基于人脸识别的茅台酒防伪技术开题报告

全文总字数：5578字

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1防伪技术的意义

随着社会的不断进步以及互联网的不断发展，防伪技术的重要性也越来越凸显了出来，为了保护企业、保护市场、保护广大消费者的合法权益而采取的一种防范性技术措施，而企业也在充分利用防伪技术来打击假冒伪劣产品以及在打击假冒伪劣产品，整顿并规范市场的同时，更是现代企业对外提升企业品牌价值及其产品形象、展示企业对消费者和社会负责任的一种必要手段。

而防伪的特点在于难以复制和仿制，本身价格合理，易于检验，用于保护标的物不被复制的特殊技术，具备在一定时限三者成功复制的特点。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容及目标

本文研究的基本内容是通过keras搭建cnn神经网络来实现人脸识别深度学习，它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行预处理,以便提高定位和识别的准确率.该模块主要包含光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、图像对比度增强，图像预处理模块在整个系统中起着极其关键的作用，图像处理的好坏直接影响着后面的定位和识别工作，预处理的图像通过搭建的神经网络进行训练，在得出相对准确的模型后，对识别准确率进行预测，在预测结果较为准确后通过flask搭建较为简单的web网站供茅台酒线上人脸鉴别作用。

目标是可以通过web网站实现线上的人脸检测识别，降低防伪成本以及提高准确率。其中，通过keras搭建cnn神经网络来实现人脸识别的深度学习是主要研究内容。

3. 研究计划与安排

第一到三周用来完成外文翻译，文献综述和开题报告。

第四、五、第六周进行可行性分析阶段。

第七周，对模型进行概要设计阶段。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]lecun y, bengio y, hinton g. deep learning[j]. nature, 2015, 521(7553):436

[2]russell s j, norvig p. artificial intelligence: a modern approach[m].artificial intelligence: a modern approach. 2002

[3]russakovslc o，deng j, su h, et al. imagenet large scale visual recognition challenge[j].international journal of computer vision, 2015, 115(3):211-252