課題申報(bào)方案范例

課題申報(bào)方案范例1.選題背景與研究意義選題背景：隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)成為了研究熱點(diǎn)。在計(jì)算機(jī)視覺中，人臉識別技術(shù)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，具有廣泛的應(yīng)用前景和社會(huì)意義。研究意義：通過對人臉識別領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)和算法進(jìn)行研究，可以提高人臉識別系統(tǒng)的精度和速度，為公安、安防、金融等領(lǐng)域提供更好的服務(wù)。此外，該研究還可促進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展和應(yīng)用，推動(dòng)計(jì)算機(jī)視覺在工業(yè)自動(dòng)化、交通安全等領(lǐng)域的應(yīng)用。2.研究內(nèi)容和方法研究內(nèi)容：人臉檢測：通過分析圖像中是否存在人臉，進(jìn)一步確定圖像中的人臉位置及各個(gè)特征點(diǎn)（眼睛、鼻子、嘴巴等）的位置。人臉識別：通過對人臉圖像進(jìn)行特征提取及匹配，實(shí)現(xiàn)對不同人臉的識別。人臉跟蹤：針對視頻圖像，對于已經(jīng)確定的人臉區(qū)域，實(shí)現(xiàn)快速的追蹤。研究方法：該研究的關(guān)鍵技術(shù)主要是基于深度學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對人臉的檢測、識別和跟蹤。具體方法包括：數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的標(biāo)注、裁剪和縮放等。模型的構(gòu)建和調(diào)優(yōu)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和測試等。對比實(shí)驗(yàn)和評價(jià)指標(biāo)的選取，包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)。3.研究進(jìn)度和具體計(jì)劃研究進(jìn)度：數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理（2個(gè)月）。模型的構(gòu)建和調(diào)優(yōu)（6個(gè)月）。對比實(shí)驗(yàn)和評價(jià)指標(biāo)選?。?個(gè)月）。研究總結(jié)與論文撰寫（2個(gè)月）。具體計(jì)劃：第1-2個(gè)月：數(shù)據(jù)集的收集和預(yù)處理。第3-8個(gè)月：模型的構(gòu)建和調(diào)優(yōu)。第9-10個(gè)月：對比實(shí)驗(yàn)和評價(jià)指標(biāo)選取。第11-12個(gè)月：研究總結(jié)與論文撰寫。4.研究預(yù)期成果人臉識別系統(tǒng)的精度得到提高，在各項(xiàng)指標(biāo)上都能達(dá)到業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。人臉跟蹤系統(tǒng)的速度得到提高，對于高速運(yùn)動(dòng)的人臉也能進(jìn)行穩(wěn)定的跟蹤。深度學(xué)習(xí)算法在人臉識別中的應(yīng)用得到推廣，為其他相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考和借鑒。5.研究經(jīng)費(fèi)和預(yù)算本課題研究經(jīng)費(fèi)需要10萬元人民幣，主要用于購買服務(wù)器、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集和處理、研究人員工資及差旅費(fèi)等方面。具體預(yù)算如下：服務(wù)器、計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備費(fèi)用：3萬元。數(shù)據(jù)處理和采集費(fèi)用：2萬元。研究人員費(fèi)用：4萬元。差旅費(fèi)：1萬元。6.研究團(tuán)隊(duì)和負(fù)責(zé)人介紹研究團(tuán)隊(duì)：本研究由浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院XXX實(shí)驗(yàn)室承擔(dān)，研究團(tuán)隊(duì)成員共5人，其中博士3人、碩士2人。團(tuán)隊(duì)成員均有較為豐富的深度學(xué)習(xí)算法和計(jì)算機(jī)視覺方面的研究經(jīng)驗(yàn)。負(fù)責(zé)人介紹：XXX，教授，浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等。主持國家自然科學(xué)基金2項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，其中SCI檢索論文30余篇。在計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域具有深厚的理論功底和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。7.參考文獻(xiàn)何凱明，張志華.深度學(xué)習(xí)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2019.李飛飛，林軒田.計(jì)算機(jī)視覺：算法與應(yīng)用[M].北京：人民郵電出版社,2019.Sun,Y.,Wang,X.,&Tang,X.Deeplearningfacerepresentationbyjointidentification-verification[J]