1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和人工智能的快速发展，人脸识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，因其便捷性、非接触性和安全性等优点，在身份验证、移动支付、安全监控等领域展现出巨大的应用潜力。
Android系统作为全球最大的移动操作系统，拥有庞大的用户群体和丰富的应用场景，为基于Android系统的人脸识别应用提供了广阔的发展空间。
本选题旨在研究和实现基于Android系统的人脸识别算法，探索其在移动终端上的应用，具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
国内外学者在人脸识别算法、人脸数据库、人脸识别系统等方面开展了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.人脸识别关键技术研究:深入研究人脸识别技术的基本原理、关键步骤和常用算法，包括人脸检测、人脸图像预处理、特征提取、人脸识别等。
-人脸检测算法：研究基于Haar特征和Adaboost算法、基于深度学习的目标检测算法（如FasterR-CNN、SSD、YOLO等）在Android平台上的实现和优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤进行：
1.文献调研:收集和阅读相关领域的文献资料，包括人脸识别技术、Android系统开发、移动终端人脸识别应用等方面的文献，了解国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:分析基于Android系统的人脸识别系统的功能需求和性能需求，确定系统的应用场景、目标用户、功能模块、性能指标等，为系统设计提供依据。
3.系统设计:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、数据库结构、功能模块、算法流程等，并绘制相应的流程图、架构图等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.轻量级人脸识别算法研究:针对移动设备计算资源有限的问题，研究轻量级人脸识别算法，在保证识别精度的前提下，降低算法的计算复杂度和内存占用，提高算法在移动设备上的运行效率。
2.Android平台算法优化:研究现有的人脸识别算法在Android平台上的优化策略，利用Android系统提供的硬件加速机制，例如NEON指令集、GPU加速等，提高算法的运行速度。
3.人脸识别系统的设计与实现:设计并实现一个基于Android平台的人脸识别系统，系统功能完善，界面友好，用户体验良好，具有一定的实用价值。
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.李刚,史浩山,郭云飞,等.基于改进CenterFace的人脸识别方法[J].计算机应用,2022,42(04):1179-1185.
2.王忠,王强,张涛,等.融合注意力机制和多尺度特征的人脸识别算法[J].北京航空航天大学学报,2022,48(03):540-548.
3.王晓华,胡敏,张国山,等.基于深度学习的人脸识别技术综述[J].智能系统学报,2021,16(05):846-862.
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