深度学习下的人脸识别系统设计与研究进展

本篇论文《基于深度学习的人脸识别系统设计》由河南大学2021届本科毕业生张文博撰写，学号1710241319，指导教师为副教授杜晓玉，所属学院为国际教育学院，专业为计算机科学与技术。该论文探讨了人脸识别技术的重要性和应用价值，特别是在新冠疫情背景下，人脸识别在商业、安全和身份认证领域的显著作用。 人脸识别的历史可以追溯到19世纪末，Galton首次提出相关概念，早期的研究主要集中在基于人脸几何特征的分析。1991年至1997年，Eigenface方法由Turk和Pentland在麻省理工学院提出，标志着人脸识别研究进入快速发展阶段。此后，研究重点转向解决非理想条件下的识别问题，如姿态、光照、表情变化和噪声干扰，同时引入了3D模型、AdaBoost技术、支持向量机(SVM)和深度学习方法，如卷积神经网络(CNN)，使得人脸识别技术更加成熟并商业化应用。 论文的核心内容涵盖了人脸识别的基本原理，包括人脸检测、人脸对齐、人脸表征和人脸匹配等步骤。卷积神经网络作为深度学习的重要组成部分，其原理和在人脸识别中的应用是研究的重点。此外，论文还将探讨如何选择和处理适当的数据集，以及如何通过训练CNN模型来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。 在整个研究过程中，张文博不仅会介绍现有算法和技术，还可能进行创新性的探索，旨在提升人脸识别系统的性能，并为实际应用提供有价值的解决方案。这篇论文展示了张文博对深度学习在人脸识别领域专业知识的掌握和实践能力，对于了解当前人脸识别技术的最新进展具有重要意义。