人脸识别与人脸检测毕业论文

网络、网站，或管理系统都可以的

＝＝你是本科还是硕士啊论文的话应该主要是算法的研究和改进吧……问题比如：你采用了哪种人脸识别算法你对这种算法的改进在哪里(你不只要说明改进在哪里可能还需要做一些实验收集下数据来对比说明算法在改进后对性能有了提升)新算法比其他算法好在哪里(还是通过实验收集数据对比一下)分析下算法的复杂度(时间复杂度和空间复杂度可能都会要求毕竟图像分析很占空间)然后是怎样进行优化的实验采用的样本是哪些(我们当时用的UCIrvineMachineLearningRepository下面会有CMUFaceImages大家一般都用这个库来作为样本)怎样对实验结果进行量化比较的(标准是什么)如果是模式识别的话还可能关心怎样选的特征值和特征空间(计算量大的话是怎样减少计算量的)训练样本采用的什么算法实验的识别率是多少算法的性能是不是稳定……＝＝我想到的都是本科的问题如果是研究生的话可能还会问的更难

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书名：刷脸背后

作者：张重生著

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出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-8-1

页数：234

内容简介：

人脸识别是当今热门的研发方向，在安防、金融、旅游等领域具有十分广泛的应用。本书全面、系统地介绍“刷脸”背后的技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的算法原理和实现技术。本书中讲解的算法具有高度的可操作性和实用性。通过学习本书，研究人员、工程师能够在3～5个月内，系统了解、掌握人脸检测、人脸识别、人脸检索相关的原理和技术。本书内容新颖、层次清晰，适合高校教师、研究人员、研究生、高年级本科生、人脸识别爱好者使用。

作者简介：

张重生，男，博士，教授，硕士生导师，河南大学大数据研究中心、大数据团队带头人。研究领域为大数据分析、深度学习、数据挖掘、数据库、数据流（实时数据分析）。

博士毕业于 INRIA,France(法国国家信息与自动化研究所)，获得优秀博士论文荣誉。2010年08月至2011年3月，在美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)，计算机系，师从著名的数据库专家Carlo Zaniolo教授，从事数据挖掘领域的合作研究。 2012-2013,挪威科技大学，ERCIM/Marie-Curie Fellow。