三维人脸识别中表情不敏感的特征提取初探开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的发展和安全需求的提升，生物特征识别技术得到了快速发展，其中人脸识别技术因其非接触性、便捷性等优势备受关注。

在众多人脸识别技术中，三维人脸识别技术利用人脸的三维深度信息进行身份验证，相比于传统的二维人脸识别技术，具有更高的识别精度和更强的抗干扰能力，因此近年来成为人脸识别的研究热点。

然而，三维人脸识别技术仍然面临着许多挑战，其中一个重要的挑战就是表情变化对识别性能的影响。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在三维人脸识别中表情不敏感的特征提取方面进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在三维人脸表情不敏感特征提取方面取得了一系列进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.研究不同表情变化对三维人脸特征的影响机制，分析不同表情状态下三维人脸特征的变化规律。

2.研究和比较现有的三维人脸表情不敏感特征提取方法，分析其优缺点和适用范围。

3.探索基于深度学习的三维人脸表情不敏感特征提取方法，设计新的网络结构或损失函数，以提高特征对表情变化的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅相关文献，分析三维人脸表情变化的特征和规律，以及现有表情不敏感特征提取方法的优缺点。

然后，针对现有方法的不足，探索新的表情不敏感特征提取方法，例如，基于深度学习的方法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出了一种基于深度学习的三维人脸表情不敏感特征提取方法，该方法能够学习到对表情变化鲁棒的人脸特征表示。

2.设计了一种新的网络结构或损失函数，用于提高特征对表情变化的鲁棒性。

3.在公开的三维人脸数据库上进行了实验验证，结果表明所提出的方法能够有效提高三维人脸识别的性能。

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] 邢薇，苏平，周俊，等. 基于深度学习的三维人脸识别综述[j]. 小型微型计算机系统, 2021, 42(1): 1-9.

[2] 徐俊, 张丽艳, 陈伏兵, 等. 基于三维人脸识别的活体检测技术综述[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3537-3546.

[3] 刘云峰，潘华伟，温佩利，等. 基于局部特征的三维人脸识别方法综述[j]. 计算机应用, 2020, 40(6): 1563-1572.