1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，人脸识别作为其重要应用领域之一，正日益受到学术界和工业界的广泛关注。
人脸识别技术利用计算机视觉和模式识别算法，对人脸图像进行分析和比对，从而实现个体身份的自动识别。
相较于传统的身份验证方式，如密码、指纹等，人脸识别具有非接触性、便捷性、安全性高等优势，在安防监控、金融支付、身份验证等领域展现出巨大的应用潜力。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为生物特征识别领域的重要分支，近年来取得了显著的进展，并在全球范围内掀起了研究热潮。
1. 国内研究现状
我国在人脸识别领域起步较晚，但发展迅速，涌现出一批优秀的科研机构和企业，如清华大学、中国科学院自动化研究所、商汤科技、旷视科技等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.人脸识别技术原理研究：-深入研究人脸检测、特征提取、特征比对等核心算法，以及活体检测、人脸防伪等关键技术。
2.Face 平台功能及API接口研究：-熟悉平台提供的API接口、开发文档以及相关工具，重点掌握人脸检测与分析API、人脸比对API、人脸搜索API以及人脸库管理API的使用方法。
3.基于Face 的人脸识别应用开发：-结合实际需求，设计并实现一款功能完善、性能稳定、用户体验良好的人脸识别应用系统。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实践应用相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术的发展历史、研究现状、主要算法以及应用领域，为研究工作奠定理论基础。
2.平台学习阶段：学习Face 平台的使用方法，熟悉平台提供的API接口、开发文档以及相关工具，掌握人脸检测、特征提取、特征比对等核心功能的调用方法。
3.系统设计阶段：根据应用场景和需求分析，设计人脸识别应用系统的功能模块、数据库结构、系统架构以及关键算法流程。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.将Face 平台先进的人脸识别技术应用于实际场景，开发具有实用价值的人脸识别应用系统。
2.结合具体应用案例，分析不同场景下人脸识别技术的应用特点和实现方式，为相关应用开发提供参考。
3.在系统设计中，注重用户体验和系统安全性，并采用优化算法提升人脸识别精度和效率。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘畅，高原，田野. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(12): 3553-3561.
2. 张翠平，苏光大. 基于深度学习的人脸识别研究进展与应用[J]. 电子技术与软件工程, 2021(02): 108-110.
3. 王永忠，王伟，李晓娟. 基于深度学习的人脸识别技术研究综述[J]. 信息网络安全, 2018(11): 77-82.
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