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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：

随着人工智能的不断发展，人脸识别技术已经受到广泛关注，相关领域的成果也在不断增加。三维人脸识别因通过利用人脸的立体信息完成识别任务，克服了二维人脸识别技术中对于光照等外界因素以及人脸姿态、表情等固有因素的影响，识别效果提到了提升。而深度学习方法在特征的选取及提取方面有着自身的优势，它可以对图像进行多层次的抽象学习，符合人类视觉系统具有抽象性的特点。利用结合四元数的深度学习来处理三维人脸图像，数据三个维度间的信息相关性得到保留，能够充分挖掘图像信息，提高识别准确率。

2. 研究的基本内容

为了提升人脸识别的准确率，设计基于四元数深度学习的3d人脸识别技术。以CASIA-3D人脸识别库作为训练集和测试集，定义此研究内容为多分类问题。首先要将人脸库输入后进行预处理，去除多余信息。然后将三维人脸图像的有效点云信息存入四元数的3个虚轴中，建立相关性。此时利用恰当的卷积神经网络进行特征提取，获得在测试集上较高的准确率。过程中，网络的大小、参数的调整、过拟合等问题的克服是需要花费大量时间来解决的。最终所获得的拥有较高准确率的网络即是结合四元数深度学习解决3d人脸识别的较好模型。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周------第三周撰写文献综述、译文

第四周------第六周论文初稿完成第七周------第八周第一次修改第九周------第十周第二次修改第十一周第三次修改定稿第十二周------第十三周　 毕业论文答辩第十四周成绩评定、总结

第十五周------第十六周　 装订成册、归档

4. 参考文献

[1] yang h , yin l . cnn based 3d facial expression recognition using masking and landmark features[c]// 2017 seventh international conference on affective computing and intelligent interaction (acii). ieee computer society, 2017.

[2] zhu x , liu x , lei z . face alignment in full pose range: a 3d total solution[j]. ieee transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2017:1-1.

[3] scheenstra a , ruifrok a , veltkamp r c . a survey of 3d face recognition methods[c]// international conference on audio- and video-based biometric person authentication. springer, berlin, heidelberg, 2005.