基于四元数卷积神经网络的3D人脸识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

三维人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来受到越来越广泛的关注。

与传统的二维人脸识别相比，它利用人脸的三维几何信息进行身份识别，具有更高的识别精度和更强的鲁棒性，不易受到光照、姿态、表情等外部因素的影响。

因此，三维人脸识别在安全支付、身份验证、人机交互等领域具有巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着三维成像技术的发展和深度学习技术的兴起，三维人脸识别技术取得了显著进展。

1. 国内研究现状

国内学者在三维人脸识别领域取得了一系列成果，特别是在基于深度学习的三维人脸识别方面。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行：
1.文献调研:深入研究三维人脸识别和四元数卷积神经网络的国内外研究现状，了解相关领域的前沿技术和发展趋势，为本课题的研究奠定理论基础。

2.数据准备:收集和整理公开的三维人脸数据库，并对数据进行预处理，包括人脸区域分割、噪声去除、数据归一化等，以构建高质量的训练和测试数据集。

3.模型构建:研究如何构建基于四元数卷积神经网络的三维人脸识别模型，包括网络结构设计、参数设置、损失函数选择等，以实现对三维人脸特征的有效提取和分类识别。

5. 研究的创新点

本课题的研究创新点在于：
1.提出了一种基于四元数卷积神经网络的三维人脸识别方法:不同于传统的基于欧几里得空间的卷积神经网络，本研究将利用四元数代数来构建卷积神经网络，以更好地表示和处理三维人脸数据的空间信息，从而提高特征提取的效率和识别精度。

2.设计了一种新的适用于三维人脸识别的损失函数:针对三维人脸数据的特点，本研究将探索设计新的损失函数，以增强模型对不同身份的区分能力，提高识别的鲁棒性和泛化能力。

3.在公开数据集上验证了所提出方法的有效性:本研究将在公开的三维人脸数据集上进行实验，与现有的三维人脸识别方法进行比较，以验证所提出方法的优越性。

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] 焦斌,王楠,张英杰,等.基于局部特征融合的三维人脸识别[j].计算机应用,2021,41(02):542-548.

[2] 秦龙,徐琴.基于深度学习的三维人脸识别综述[j].电子测量技术,2021,44(04):130-136.

[3] 刘云峰,曾聪,李豪,等.基于区域特征融合的三维人脸识别算法[j].计算机应用研究,2020,37(07):2161-2165 2170.