1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展和人们对安全需求的日益提高，生物识别技术正逐渐成为身份认证的主流方式。
人脸识别作为一种非接触式、用户友好的生物识别技术，在安防监控、金融支付、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力。
而传统的基于2D图像的人脸识别技术容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，识别精度和鲁棒性有待提升。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，3D人脸识别技术发展迅速，取得了许多突破性进展。
国内外学者在3D人脸数据获取、预处理、特征提取和识别算法等方面进行了大量的研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕3D人脸识别的关键技术展开，主要内容包括以下几个方面：
1.3D人脸数据获取技术：-研究结构光扫描、TOF深度相机、双目立体视觉等主流3D人脸数据获取技术的原理、优缺点和适用场景。
-分析不同3D人脸数据获取技术对后续识别性能的影响，探讨其在实际应用中的选择策略。
2.3D人脸预处理：-研究3D人脸数据预处理的关键步骤，包括人脸检测与定位、噪声去除与平滑、数据归一化等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、算法设计与分析、实验验证等方法，并按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：-广泛查阅国内外相关文献，了解3D人脸识别技术的发展历史、研究现状、主要挑战和未来趋势。
-重点关注3D人脸数据获取、预处理、特征提取和识别算法等关键技术，分析比较不同方法的优缺点，为后续研究提供理论基础。
2.算法设计与分析阶段：-针对3D人脸识别中的关键问题，设计相应的算法，并从理论上分析其可行性和有效性。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.基于深度学习的3D人脸预处理算法研究：针对现有3D人脸预处理算法对噪声、遮挡等干扰因素敏感的问题，探索基于深度学习的点云去噪、补全等算法，提高预处理算法的鲁棒性和精度。
2.高效、鲁棒的3D人脸特征提取方法研究：针对现有3D人脸特征提取方法效率低、鲁棒性差的问题，研究基于深度学习的三维特征提取方法，例如，基于图卷积神经网络的特征提取方法，并结合注意力机制等技术，提高特征的表达能力和鲁棒性。
3.轻量级3D人脸识别算法研究：针对现有3D人脸识别算法计算复杂度高、难以部署在移动设备上的问题，研究轻量级3D人脸识别算法，例如，基于知识蒸馏或模型压缩的轻量级识别算法，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度，使其能够部署在移动设备上。
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. 王丹, 周祥东, 郭云飞, 等. 基于深度学习的 3D 人脸识别研究综述[J]. 中国图象图形学报, 2020, 25(1): 1-17.
2. 张雨萌, 张东, 刘越, 等. 基于深度学习的三维人脸识别研究综述[J]. 小型微型计算机系统, 2020, 41(02): 203-210.
3. 冯亮, 蔡晓受, 吴超, 等. 基于三维人脸识别的活体检测技术研究综述[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(08): 2241-2249 2256.
