人脸图像超分辨率重建模型设计开题报告

全文总字数：3874字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 题目

人脸图像超分辨率重建模型设计

1.2 背景及意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1 基本内容与目标：

1. 学习深度学习相关知识，深入研究与理解其理论模型。

2. 构建一个可以泛化的神经网络模型，实现人脸图像特征的提取，对各种人脸图像进行超分辨率重建。

3. 研究计划与安排

(1) 2020/1/20——2020/2/28：确定选题，阅读文献，分析、总结、确定技术路线，完成并提交开题报告；翻译英文资料并交指导教师检查。

(2) 2020/3/1——2020/4/30：搭建深度学习开发环境，网络架构设计，编码、实验设计、实验结果分析等。

(3) 2020/5/1——2020/5/25：撰写论文初稿；修改论文，定稿并提交论文评审；提交毕业答辩所需所有文档及资料。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] hao dong, chen change loy.image super-resolution using deep convolutional networks. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol.38, no.2, february 2016.

[2] 李继民. 《计算机专业毕业设计（论文）指导》. 清华大学出版社.2017年 7月31日.

[3] ian goodfellow. yoshua bengio. aaron courville.《深度学习》. 人民邮电出版社. 2017年8月.