任务书基于深度学习与神经网络的人脸年龄计算Word文档下载推荐.docx

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（工科及部分理科专业使用）

题目：

基于深度学习与神经网络的人脸年龄计算

学科部：

信息学科部

专业：

班级：

学号：

学生姓名：

起讫日期：

指导教师：

曾萍萍职称：

讲师

学科部主任：

审核日期：

说明

1.毕业设计任务书由指导教师填写，并经系或专业学科组审定，下达到学生。

2.进度表由学生填写，每两周交指导教师签署审查意见，并作为毕业设计工作检查的主要依据。

3.学生根据指导教师下达的任务书独立完成开题报告，1个月内提交给指导教师批阅。

4.本任务书在毕业设计完成后，与论文一起交指导教师，作为论文评阅和毕业设计答辩的主要档案资料，是学士学位论文成册的主要内容之一。

一、毕业设计的要求和内容（包括原始数据、技术要求、工作要求）

毕业设计要求：

1.遵循南昌大学科学技术学院本科生毕业设计的要求

2.认真阅读文献，尽量提出自己的想法,认真撰写论文

3.通过毕业设计，掌握学术论文的撰写规范

4.按计划完成布置的任务,有问题请及时与指导老师联系

具体内容：

年龄信息作为人体的一种重要生物特征，在安全监控人机交互视频检索等领域有着巨大的应用潜力，并且是人脸识别技术的主要瓶颈问题之一。

基于人脸图像的年龄估计技术作为一种新兴的生物特征识别技术，目前已经成为计算机视觉人机交互等领域的一个重要研究课题。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。

含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。

深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

由Hinton等人于2006年提出深度学习的概念。

基于深信度网（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

本毕业设计要求：

根据国内外近几年来在年龄估计技术方面的发展情况进行综述，包括年龄特征提取与年龄分类模式两大部分，同时对常用的年龄数据库性能评价指标进行总结，并在此基础上对当前的一些年龄估计系统的性能进行对比。

最后，对基于人脸图像的年龄估计技术所面临的挑战以及可能的发展方向进行了讨论。

利用所学知识，设计一个基于深度学习的特征提取与神经网络分类算法相结合的人脸年龄估算系统，并做出人机交互界面。

要求系统可以对各类文件格式的人脸文件进行分析，并且完成年龄误差比对功能。

要求识别准确率达到在-15—+15岁。