毕业论文人脸

可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。

你是怎么搞的？？？难道画是你叫别人画的？？？是毕业创作啊！！！一点想法都没有？？？？当时画是怎么出来的，用心回到画这张画最初的状态，要是你再没有想法你就练摸画笔的资格都没有，你更对不起那张被你污染了的画布。

文献如下：

[1] Rothe R, Timofte R, Gool L V. Deep Expectation of Real andApparent Age from a Single Image Without Facial Landmarks[J].International Journal of Computer Vision, 2016:1-14.

[2] Eidinger E, Enbar R, Hassner T. Age and Gender Estimation of Unfiltered Faces[J]. IEEE Transactions on Information Forensics & Security, 2014, 9(12):2170-2179.

[3] Chen B C, Chen C S, Hsu W H. Face Recognition and RetrievalUsing Cross-Age Reference Coding With Cross-Age CelebrityDataset[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2015, 17(6):804-815.

[4]王先梅，梁玲燕，王志良，胡四泉. 人脸图像的年龄估计技术研究[J]．中国图象图形学报，2012, 17( 6) : 603-618。

[5] 郑德鹏, 杜吉祥, 翟传敏. 基于深度学习MPCANet 的年龄估计 [J].南京师大学报(自然科学版), 2017, 40(1):20-26。

知网可以查找文献。年龄估计的现状：

简单地说，基于人脸图像的年龄估计是指机器根据面部图像推测出人的大概年龄或所属的年龄范围( 年龄段)。基于人脸图像的年龄估计系统一般分为人脸检测与定位，年龄特征提取，年龄估计，系统性能评价几个部分。根据提取特征方式的不同又分为传统方法和深度学习方法。

如果基于人脸图像的年龄估计问题得到解决，那么在日常生活中基于年龄信息的各种人机交互系统将在现实生活中有着极大的应用需求。

市场主流年龄估计软件包括商汤科技，face++，百度云AI体验中心，腾讯云AI体验中心，年龄检测仪。我们随机拿了一些名人照片做测试，总体说来face++在测试集上表现最好。

传统方法研究思路，自然就是手动提取特征。

传统方法即手动提取特征，传统方法可粗略划分为手动提取特征和年龄估计两个阶段。

根据特征所反映的人脸信息，可以将常用的人脸年龄特征分为形状特征、纹理特征、代数特征以及混合特征。

由于每种类型的特征均从不同角度描述了人脸图像，为了充分利用各种特征的优点，研究人员通常综合集成多种人脸特征，并采用不同的数学方法对其进行处理，从而形成了各具特色的面部年龄特征提取模型。

常见的特征提取模型包括人体测量学模型( anthropometric models) 、特征子空间模型(AGES) 、柔性模型( flexible models) 、流形学习( age manifold)以及外观模型( appearance model) 等。

这个嘛 要实事求是

既然是美术的论文,就从脸谱的美学方面去写!查些资料,很容易的!看你怎么写,说不定还能写成一篇脸谱的美学佳文!