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1. 毕业设计（论文）主要内容：
人脸识别是计算机视觉中重要和受欢迎的研究课题,卷积神经网络算法在人脸识别方面有得天独厚的优势,其优势源于它的权值共享特性、局部感知结构以及池化操作使其更接近于现实世界中的生物神经网络,降低了网络的复杂性。由于采集到的人脸图像不可能都是清晰的，人脸图像模糊性较大，因此为了提高识别率，需要对图像进行去模糊和图像增强操作。
本课题要求基于卷积神经网络设计一个模糊人脸识别系统。该系统能够对摄像头拍摄到的模糊人脸图像进行处理，进而得到很清晰的人脸图像，并且最终能够识别出图像上的模糊人脸。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
2、完成开题报告；
3、根据选题和内容要求，完成相应设计、实验或仿真；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
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4. 主要参考文献
[1]何元烈,刘峰,孙盛.基于深度学习的动态人脸识别方法[J].计算机工程与设计,2019,40(11):3299-3305.
[2]侯力铭. 图像去模糊与图像增强的研究[D].重庆邮电大学,2018.
[3]魏生峰. 基于模糊数学理论的医学影像增强应用研究[D].电子科技大学,2014.
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