1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网的快速发展，智能手机、平板电脑等移动终端设备已经深入到人们生活的方方面面，成为个人信息的重要载体。
然而，移动终端的普及也带来了严峻的安全挑战，传统的用户名密码登录方式存在易被盗取、易遗忘等问题，难以满足日益增长的安全需求。
人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，具有非接触性、便捷性、安全性高等优点，为移动终端安全登录提供了新的解决方案。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人脸识别技术发展迅速，涌现出许多优秀的人脸识别算法，并在安全领域得到广泛应用。
1. 国内研究现状
国内在人脸识别领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.深入研究人脸识别技术原理和常用算法，分析不同算法的优缺点和适用场景。
2.针对移动终端资源受限的特点，对人脸识别算法进行优化，提高算法在移动设备上的运行效率和识别精度。
3.研究面向移动终端的人脸活体检测技术，有效抵御照片、视频等非真人攻击，增强系统的安全性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：收集、整理和分析国内外关于人脸识别技术、移动终端安全、活体检测等方面的相关文献，了解相关领域的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.技术研究：深入研究人脸识别技术原理和常用算法，分析不同算法的优缺点和适用场景，并针对移动终端资源受限的特点，对人脸识别算法进行优化，提高算法在移动设备上的运行效率和识别精度。
3.系统设计：设计面向移动终端的人脸识别安全系统登录原型系统的总体架构，包括硬件平台选择、软件架构设计、数据库设计等，并对系统各个功能模块进行详细设计。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对移动终端资源受限的特点，提出一种轻量级的人脸识别算法优化方案，在保证识别精度的前提下，有效降低算法的计算复杂度和内存占用，提高算法在移动设备上的运行效率。
2.结合移动终端的特点，提出一种基于多传感器融合的人脸活体检测方法，利用摄像头、陀螺仪、加速度传感器等多种传感器采集的数据，综合判断用户是否为真人，有效抵御照片、视频等非真人攻击，增强系统的安全性。
3.提出一种人脸识别与多因素身份验证相结合的安全登录机制，将人脸识别与密码验证、短信验证等多种身份验证方式相结合，用户可以根据实际情况选择不同的身份验证方式，进一步提升系统的安全性和可靠性。
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] 张 伟. 基于深度学习的人脸识别关键技术研究[D]. 南京: 南京邮电大学, 2018.
[2] 刘 洋. 基于深度学习的人脸识别系统的设计与实现[D]. 北京: 北京邮电大学, 2019.
[3] 李 强, 王 伟, 张 华. 基于深度学习的人脸识别技术综述[J]. 软件学报, 2017, 28(6): 1407-1424.
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