1. 本选题研究的目的及意义
随着时间的推移，人脸会发生显著的变化，特别是在不同的年龄阶段。
这些变化给身份识别带来了极大的挑战，也催生了跨年龄人脸识别这一研究方向。
本选题旨在深入研究跨年龄人脸识别技术，探索如何克服年龄因素对人脸识别精度的影响，并分析其潜在应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
跨年龄人脸识别是一个新兴的研究领域，近年来受到越来越多研究者的关注。
1. 国内研究现状
国内学者在跨年龄人脸识别领域取得了一定的进展，尤其是在基于深度学习的方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对跨年龄人脸识别问题，从以下几个方面展开研究：
1.跨年龄人脸变化规律分析:研究不同年龄阶段人脸的变化规律，包括形状变化、纹理变化以及两者之间的关联性，并分析这些变化对人脸识别算法的影响。
2.跨年龄人脸识别算法研究:研究和改进现有的跨年龄人脸识别算法，包括：基于特征建模的方法：研究如何提取对年龄变化鲁棒的人脸特征，例如局部二值模式(LBP)、Gabor特征等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用探索相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研:对跨年龄人脸识别领域的国内外研究现状进行系统性的调研，包括相关算法、数据集、评价指标以及应用场景等，为本研究提供理论基础和参考方向。
2.跨年龄人脸变化规律分析:收集和分析不同年龄阶段的人脸图像数据，研究人脸形状、纹理等特征随年龄的变化规律，并分析这些变化对人脸识别算法的影响。
3.跨年龄人脸识别算法研究:研究和改进现有的跨年龄人脸识别算法，包括基于特征建模的方法、基于深度学习的方法以及基于年龄合成的方。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面取得创新：
1.提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别新方法:该方法将结合人脸老化模型和深度学习技术，例如，使用生成对抗网络(GAN)生成不同年龄的人脸图像，并利用卷积神经网络(CNN)提取对年龄变化鲁棒的人脸特征，从而提高跨年龄人脸识别的精度。
2.构建一个大规模、高质量的跨年龄人脸数据集:该数据集将包含不同种族、不同年龄段的人脸图像，并提供详细的标注信息，例如，年龄、性别、表情等。
该数据集将为跨年龄人脸识别研究提供重要的数据支持。
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.楼永坚,叶学义,顾耀林.跨年龄人脸识别研究综述[J].计算机应用,2019,39(09):2521-2532.
2.刘云峰,张丽,张卫明.基于深度学习的跨年龄人脸识别研究进展[J].计算机科学,2022,49(03):1-12.
3.张洁,苏平,山世光.跨年龄人脸识别研究进展[J].自动化学报,2018,44(01):1-22.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
