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开题报告1。
研究背景各种智能系统在生活中的应用越来越普遍。
智能系统中经常需要身份识别以便提供个性化服务。
身份识别是一个很棘手的的问题，传统方法中主要是通过一些具有个人身份特征的事物来鉴别，比如证件、钥匙等身份标识物品,或者是用户名和密码之类的身份标识知识。
在一些要求比较高的系统中，一般将这两方法结合起来使用,例如我们在使用ATM机时,只有ATM卡和密码都正确才能访问特定的用户并进行一些列操作。
但是传统的身份鉴别方法缺点是相当明显的：身份标识物品容易丢失或被伪造，身份标识知识容易遗忘或被盗取.这个时候身份鉴别就是天方夜谭了。
如果利用每个人本身的生物特征如人脸特征，指纹等等就能达到相当好的效果.这使得生物特征识别技术焕发光彩.由于微电子和机器视觉方面取得了新进展，高性能自动识别的技术可行性越来越高.近年来兴起的人脸识别在众多生物识别方法中应用最为广泛。
在国外,人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代,目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域.2。
研究意义人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。
如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题，因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
基于人脸生物特征的身份鉴别具有以下优点：（1）用户易接受:操作简单,身份识别度高，识别速度快。
（2）防伪性能好：人脸特征被伪造或被盗可能性很低.(3）使用方便：不用担心丢失或遗忘，随时随地可用。
Advances in Psychology 心理学进展, 2020, 10(12), 1931-1938Published Online December 2020 in Hans. /journal/aphttps:///10.12677/ap.2020.1012225面孔识别中脑电成分P1，N170和N250的民族特征反应岳亚奇石河子大学，新疆石河子收稿日期：2020年11月9日；录用日期：2020年12月8日；发布日期：2020年12月15日摘要目的：为了调查面孔识别中的脑电成分P1，N170，N250是否能够准确的反映出面孔的民族特征，本研究设计了专门检测面孔民族特征信息的实验范式进行探究。
方法：选取31名大学生作为被试，采用“平均面孔”以凸显民族信息，改变“平均面孔”的变形程度操纵被试对该特征信息的判断，同时记录被试的脑电与行为数据。
结果：对被试反应时间数据的方差分析显示出变形水平的主效应十分显著η。
被试民族与目标面孔民族交互作用显著F(1,29) = 8.7，P = 0.006，F(6,174) = 25，P < 0.001，2=0.46p2=0.23η。
脑电结果显示同族与异族面孔所引起的P1，N170波幅差异并不显著t(30) = 1.70，p = 0.09；pt(30) = 1.87，P = 0.07，而N250波幅差异十分显著t(30) = 2.84，P = 0.01。
结论：面孔识别中早期的脑电成分P1，N170成分对面孔的民族特征并不敏感，N250成分对不同民族面孔的特征信息具有良好的检出性。
关键词面孔识别，P1，N170，N250，异族效应The Ethnic Characteristic Reaction of EEGComponents P1, N170 and N250 in FaceRecognitionYaqi YueShihezi University, Shiheizi XinjiangReceived: Nov. 9th, 2020; accepted: Dec. 8th, 2020; published: Dec. 15th, 2020岳亚奇AbstractObjective: To investigate whether the eeg components P1, N170 and N250 in face recognition can accurately reflect the ethnic characteristics of faces. In this study, an experimental paradigm spe-cifically designed to detect the ethnic characteristics of faces was designed to explore. Methods: Thirty-one college students were selected as subjects, and “average face” was used to highlight na-tional information, and the deformation degree of “average face” was changed to manipulate the judgment of the characteristic information. Meanwhile, eeg and behavioral data of the subjects were recorded. Results: The variance analysis of the reaction time data showed that the main ef-fect of deformation level was very significant: F (6,174) = 25, P < 0.001, 2=0.46pη. The participants’ ethnicity had significant interaction with the target face ethnicity (F (1,29) = 8.7, p = 0.006, and 2=0.23p η). The eeg results showed that the amplitude of P1, N170 caused by homologous and alien faces was not significantly different t (30) = 1.70, P = 0.09. t (30) = 1.87, P = 0.07, and N250 amplitude difference is very significant t (30) = 2.84, P = 0.01, d = 0.47. Conclusion: In the early stage of face recognition, components P1 and N170 are not sensitive to the ethnic characteristics of faces, while N250 has a good ability to detect the characteristic information of faces of different ethnic groups. KeywordsFace Perception, N170, P1, N250, Other Race EffectCopyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/1. 引言面孔识别是一种高度特异化的认知能力。
基于面部特征的驾驶员疲劳检测的开题报告一、选题背景和意义随着交通工具的不断发展，人们出行的方式也变得更加便利和快捷。
但是，驾驶员的疲劳驾驶往往带来严重的交通安全隐患。
据统计，全球每年约有100万人因为疲劳驾驶而发生交通事故，其中超过10万人丧生。
因此，如何减少由疲劳驾驶引起的交通事故，保障公共安全，成为当前急需解决的问题。
借助面部特征检测技术，通过分析面部表情、瞳孔大小、眨眼频率等指标，可以对驾驶员进行快速、准确地疲劳检测。
因此，基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术具有较高的应用价值和广泛的发展前景。
二、研究内容和目标本课题旨在研究基于面部特征的驾驶员疲劳检测技术，探究基于面部特征的驾驶员疲劳检测的关键技术，包括面部表情识别、瞳孔检测、眨眼检测等。
通过对这些技术的深入研究，建立驾驶员疲劳检测的模型并进行实验验证，达到准确检测出驾驶员疲劳的目的。
三、研究方法和实施方案1. 面部特征检测技术的研究和选型基于当前常见的面部特征检测技术，研究其原理和应用范围，结合实际应用场景，选定最适合的面部特征检测技术。
2. 数据采集和模型训练通过采集驾驶员面部特征数据，建立驾驶员疲劳检测的模型。
在模型训练过程中，应根据实际训练集的情况进行调整和优化，以达到最佳的检测效果。
3. 实验验证和结果分析将建立好的模型应用于实际场景中进行测试和验证，通过测试结果对模型进行分析和优化，从而优化模型的检测精度和速度。
四、预期成果和贡献本课题通过建立基于面部特征的驾驶员疲劳检测模型，可以快速、准确地检测出驾驶员的疲劳程度，从而降低交通事故的发生。
同时，本课题还可以为未来相关领域的研究提供参考，推动面部识别技术向更广泛的应用领域发展。
人脸识别仪开题报告人脸识别仪开题报告一、引言人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的方法。
随着科技的不断进步和应用场景的扩大，人脸识别技术已经成为了现实生活中的一种常见应用。
本文将对人脸识别仪的开发进行探讨，旨在提出一个可行的研究方案。
二、研究背景随着科技的发展，人们对于安全性的需求越来越高。
传统的密码和身份证验证方式存在着一定的风险和不便。
而人脸识别技术的出现，为解决这一问题提供了新的解决方案。
人脸识别仪作为人脸识别技术的一种应用形式，可以在各种场景中实现人脸的快速识别和验证，具有广阔的市场前景。
三、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、安全的人脸识别仪，以应对现实生活中的安全需求。
通过对人脸识别技术的深入研究和实验验证，探索出一种适用于各种场景的人脸识别仪方案，并对其性能进行评估。
四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 文献综述：对人脸识别技术的发展历程、现有的研究成果和应用场景进行综述，了解当前的研究状况和存在的问题。
2. 系统设计：根据文献综述的结果，设计出一种适用于各种场景的人脸识别仪方案。
考虑到实际应用的需求，包括识别速度、准确度、可靠性等方面的要求。
3. 算法实现：选择合适的人脸识别算法，并进行实现和优化。
常用的算法包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
4. 性能评估：通过对设计的人脸识别仪进行大量的实验测试，评估其在不同场景下的性能表现。
主要指标包括识别准确率、识别速度、鲁棒性等。
五、预期成果本研究的预期成果包括：1. 设计出一种高效、准确、安全的人脸识别仪方案，满足不同场景下的需求。
2. 实现并优化选择的人脸识别算法，提高识别准确率和速度。
3. 对设计的人脸识别仪进行全面的性能评估，验证其在实际应用中的可行性和有效性。
六、研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高安全性：人脸识别仪作为一种新型的身份验证方式，可以提高安全性，降低被冒用的风险。
人脸识别开题报告人脸识别开题报告一、引言近年来，随着科技的飞速发展，人脸识别技术逐渐成为一个备受关注的热门话题。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，通过对人脸图像进行分析和比对，实现对个体身份的准确识别。
它在安全领域、社交媒体、金融支付等方面具有广泛应用的潜力。
本文旨在探讨人脸识别技术的原理、应用和挑战，以及未来发展的趋势。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要依靠计算机视觉和模式识别的方法实现。
首先，通过摄像头采集人脸图像，然后将图像转化为数字信号，进行预处理，包括图像增强、去噪等操作。
接下来，通过特征提取算法，提取人脸图像中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
最后，将提取的特征与已知的人脸数据库进行比对，通过算法计算相似度，确定身份。
三、人脸识别技术的应用1. 安全领域人脸识别技术在安全领域有着广泛的应用。
例如，通过在公共场所安装摄像头，可以实现对陌生人的实时监控和识别，从而提高安全性。
此外，人脸识别技术还可以应用于边境检查、机场安检等领域，加强对可疑人员的筛查和识别。
2. 社交媒体随着社交媒体的兴起，人脸识别技术也开始在这一领域发挥作用。
例如，Facebook利用人脸识别技术，可以自动识别照片中的人物，并向用户提供标签功能，方便用户进行社交互动。
此外，人脸识别技术还可以应用于人脸变换、滤镜等功能，增强用户体验。
3. 金融支付人脸识别技术在金融支付领域也有着广泛的应用。
通过将用户的人脸与其银行账户绑定，可以实现无需密码或指纹的支付方式。
这种支付方式不仅方便快捷，还提高了支付的安全性，防止了密码泄露等问题。
四、人脸识别技术的挑战虽然人脸识别技术在各个领域都有广泛应用，但也面临着一些挑战。
首先，人脸图像的质量和光线条件对识别结果有较大影响，不同角度、表情、遮挡等因素都会影响识别的准确性。
其次，人脸识别技术涉及到个人隐私问题，如何保护用户的隐私成为一个亟待解决的问题。
此外，人脸识别技术还面临着攻击和欺骗的风险，如使用伪造的人脸图像进行识别等。
心理科学进展2010, Vol. 18, No. 12, 1942–1948Advances in Psychological Science面孔识别中脑电成分N170的研究概述*李明芳1张烨2张庆林2(1西南大学西南民族教育与心理研究中心, 重庆 400715) (2西南大学心理学院, 重庆 400715)摘要 N170是在面孔刺激呈现后的130-200ms记录到的并在160~170ms时达到峰值的一种脑电负成分。
目前, 在N170的研究中存在争议性的问题有：N170反映面孔结构编码还是面孔特征编码; N170是否是面孔特异性成分; 以及N170是否受注意的影响等。
这些争议也为N170后续研究指明了方向, 即探讨结构编码和特征编码在诱发N170成分上起着怎样的作用; 比较不同熟悉度的刺激材料所诱发的N170反应差异; 探讨N170成分与识别电位间的关系;采用多研究方法的结合从不同层面深入揭示N170的认知机制。
关键词 N170; 面孔识别; 结构编码; 特征编码; 类别信息加工; 注意分类号 B841.1N170是在面孔和其他物体类别刺激呈现后的130~200ms记录到的, 并在160-170ms时达到峰值的一种脑电负成分, 其主要分布于大脑颞枕区(occipito-temporal region), 通常在P8(T6) 或者PO8或者O2等电极处的波幅最大。
面孔诱发的N170波幅在左右两半球均强于物体刺激(如汽车)诱发的N170波幅, 且常具有右半球优势(Rossion & Jacques, 2008), 如图1。
近年来, 随着国内外对面孔和其他视觉类别物体识别的研究逐渐增多, 研究者们对这一成分本质的探讨也逐渐深入, 研究的焦点问题集中于：N170反映面孔结构编码还是面孔特征编码的讨论; N170反映面孔特异性(face specificity)信息加工还是一般性类别信息加工的讨论; N170是否受注意的影响, 等等。
