面向手持設備的人臉識別的設計與研究的開題報告一、選題背景隨著智能手機在人們日常生活中的普及，面向手持設備的人臉識別在移動安全、移動支付、人機交互等領域得到了廣泛的應用。而在人臉識別的研究領域中，面向手持設備的人臉識別受到了很多挑戰，如設備攝像頭品質不均、光線變化等問題。因此，在設計與研究面向手持設備的人臉識別算法時，需要考慮設備的特點，提高算法的魯棒性和識別準確率。二、選題意義面向手持設備的人臉識別的發展和應用，可以有效提高移動設備的安全性和便利性，促進移動支付和移動醫療等領域的發展。在人機交互方面，實現面向手持設備的人臉識別可以增加用戶的良好體驗，提高交互的友好性和效率。因此，對設計與研究面向手持設備的人臉識別算法具有重要意義。三、研究內容1.設計一種面向手持設備的人臉識別算法，考慮設備攝像頭品質不均、光線變化等因素，提高算法的魯棒性和識別準確率。2.收集并構建適合手持設備的人臉圖像數據庫，用于算法的訓練和測試。3.實現算法在手持設備上的實時人臉識別系統，對識別準確率和實時性進行性能評估和優化。四、研究方法1.對已有的面向手持設備的人臉識別方法進行分析和總結，以期掌握其優點和局限性。2.針對手持設備特點，設計適合該類設備的人臉識別算法，重點考慮算法的魯棒性和識別準確率。3.收集人臉圖像，并構建適合手持設備的人臉圖像數據庫，用于算法的訓練和測試。4.實現算法在手持設備上的實時人臉識別系統，對識別準確率和實時性進行性能評估和優化。五、預期結果1.設計一種面向手持設備的人臉識別算法，在魯棒性和識別準確率方面具有優越性。2.構建適合手持設備的人臉圖像數據庫，并收集了一定規模的人臉圖像數據，用于算法的訓練和測試。3.實現算法在手持設備上的實時人臉識別系統，并在實時性和準確率方面取得一定的性能提升。六、研究進度安排1.調研相關的研究領域和技術，制定研究方案(1-2周)。2.收集適用于手持設備的人臉圖像數據庫，構建相應的數據集(1-2周)。3.進行算法設計與實現，并對算法進行優化(2-3個月)。4.實現算法在手持設備上的實時人臉識別系統(2-3個月)。5.對算法和系統進行性能測試和優化，并撰寫論文(1-2個月)。七、參考文獻1.Yan,T.,Chai,X.,Liu,R.,&Shen,J.(2020).Facerecognitionwithmobiledevices:Acomprehensivereview.ImageandVisionComputing,103960.2.Poleg,Y.,&Arandjelovic,R.(2018).CompactFaceRecognitiononMobileDevices.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,41(11),2661-2674.3.Zhang,J.,Xie,S.,Zhang,X.,&Liu,C.(2016).Multi-modalcompactbilinearpoolingforvisualquestionansweringandvisualgrounding.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,4570-4579.4.Chandran,V.,&Mohanty,S.(2019).Convolutionalneuralnetwo