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1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等

以卷积神经网络（cnn）为代表的深度神经网络，就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。

这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别，较之传统神经网络，cnn能够显著提高图像的识别率。

本文在此背景下，将标准人脸库作为应用对象，尝试cnn在人脸识别方面的识别效果。

2. 参考文献（不低于12篇）

[1]王茜,张海仙,. 基于深度神经网络的汽车车型识别[j]. 现代计算机(专业版),2015,(35).

[2]崔瑞莲,宋彦,蒋兵,戴礼荣,. 基于深度神经网络的语种识别[j]. 模式识别与人工智能,2015,(12).

[3]黄威,石佳影,. 基于深度神经网络的语音识别研究[j]. 现代计算机(专业版),2016,(7).