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1、题目：基于深度学习的人脸识别技术在空分设备监控中的应用
答案：
研究背景和意义：介绍空分设备的重要性以及人脸识别技术在其中的潜在应用。
深度学习算法研究：介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习算法在人脸识别中的应用。
系统设计：设计一个基于深度学习的人脸识别系统，包括数据采集、预处理、特征提取和识别等模块。
实现细节：详细阐述系统的实现过程，包括代码实现、算法优化等。
实验结果与分析：通过实验验证系统的性能，并分析结果。
结论与展望：总结研究成果，并展望未来的研究方向。
2、题目：基于空分设备的多视角人脸识别技术研究
答案：
研究背景：介绍多视角人脸识别技术在空分设备中的应用背景和重要性。
多视角人脸识别技术概述：介绍多视角人脸识别技术的基本原理和方法。
空分设备中的多视角人脸识别系统设计：设计一个适用于空分设备的多视角人脸识别系统，包括摄像头布局、图像采集、特征提取和识别等模块。
技术挑战与解决方案：分析在多视角人脸识别技术中面临的挑战，并提出相应的解决方案。
实验验证与性能评估：通过实验验证系统的性能，并与其他方法进行对比。
结论与展望：总结研究成果，并展望未来的研究方向。
题目涉及到了人脸识别技术和空分设备的结合应用，可以根据实际需求选择合适的题目进行深入研究，由于毕业设计需要具体的实现和详细的论述，这里只提供了大致的框架和思路，具体细节需要根据实际情况进行填充和完善。