1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着信息技术的快速发展和人们对安全需求的不断提升，生物特征识别技术因其便捷性、安全性和唯一性等优势，正逐渐取代传统的身份验证方式，成为身份认证领域的研究热点。
在众多生物特征识别技术中，人脸识别以其非接触性、用户友好性和较高的识别精度等优点，被广泛应用于安防监控、金融支付、人机交互等领域。
传统的2D人脸识别技术虽然取得了一定的成果，但易受光照、姿态、表情等外部因素影响，识别精度和鲁棒性有待提高。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献综述、实验研究和比较分析等方法，对3D人脸识别的关键技术进行深入研究。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解3D人脸识别的发展历程、研究现状和未来趋势，为本研究奠定理论基础。
其次，针对3D人脸数据获取、预处理、特征提取和识别算法等关键技术，进行实验研究和比较分析。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
系统性地研究3D人脸识别的关键技术，并对其进行深入分析和比较，为3D人脸识别技术的进一步发展提供参考依据。
结合实际应用需求，研究不同3D人脸识别技术方案的性能表现，并分析其优缺点和适用场景，为实际应用提供技术指导。
探索基于深度学习的3D人脸识别方法，并将其与传统方法进行比较分析，为3D人脸识别技术的发展提供新的思路。
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] 蔡火军,周俊,王琦,等.基于三维人脸识别的身份认证系统设计与实现[J].计算机应用与软件,2022,39(01):195-200 240.
[2] 王龙,刘晓平,邓浩,等.基于局部特征融合的遮挡三维人脸识别[J].计算机工程,2022,48(01):167-175.
[3] 谢浩,邓维波,范存辉.基于深度学习的RGB-D人脸识别研究综述[J].智能系统学报,2021,16(05):873-885.
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