开题报告-人脸检测与识别
人脸识别智能门禁开题报告
人脸识别智能门禁开题报告1. 引言人脸识别智能门禁系统是一种基于人脸识别技术的智能门禁解决方案。
传统的门禁系统通常使用磁卡或密码来进行身份验证，但存在磁卡易丢失或密码被盗用的安全问题。
而人脸识别技术，通过对人脸图像的采集和比对，可以准确、快速地对用户身份进行验证，提高门禁系统的安全性和便利性。
本报告将介绍人脸识别智能门禁系统的概念、目标以及相关技术，同时还将探讨该系统在实际应用中的一些挑战和局限性。
2. 项目目标本项目的主要目标是设计和实现一个基于人脸识别的智能门禁系统，包括以下功能：1.人脸图像的采集和处理2.人脸图像与已注册用户进行比对3.对验证成功的用户控制门禁开启4.定时记录用户进出门的数据通过实现以上功能，我们希望能够提供一种更为安全、便捷的门禁系统解决方案。
3. 技术原理3.1 人脸图像采集和处理人脸图像的采集通常通过摄像头进行，可以使用传感器捕获用户的脸部图像。
采集到的图像需要进行预处理，包括图像去噪、灰度化、人脸检测等。
3.2 人脸图像与用户比对在人脸图像采集和处理完毕后，需要将采集到的人脸图像与已注册用户的人脸进行比对。
比对过程通常包括特征提取、特征匹配等步骤，通过计算人脸间的相似度来判断验证结果是否通过。
3.3 门禁控制和数据记录根据比对结果，门禁系统可以控制门禁设备的开启或关闭，实现对用户的进出控制。
同时，门禁系统还需要记录用户进出门的数据，以供后续分析和管理。
4. 挑战和局限性人脸识别智能门禁系统在实际应用中仍存在一些挑战和局限性，包括：1.精确性问题：人脸识别算法在面对复杂环境时可能无法做出准确的识别结果，例如光线不足、低质量图像等情况下，识别率会受到影响。
2.隐私问题：由于人脸识别技术需要采集并存储用户的人脸信息，涉及个人隐私保护问题，需要合理的数据使用和存储安全策略。
3.系统复杂性：人脸识别智能门禁系统需要涉及多个组件和模块，包括摄像头、图像处理算法、数据库管理等，开发和维护成本较高。
基于opencv的人脸识别开题报告
基于opencv的人脸识别开题报告一、选题背景随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了热门研究领域。
人脸识别技术可以应用于安全监控、人脸支付、人脸解锁等多个领域，具有广阔的应用前景。
而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和分析工具，被广泛应用于人脸识别领域。
本文将基于OpenCV，探讨人脸识别技术的实现原理和应用。
二、研究目的本研究旨在通过OpenCV实现人脸识别技术，探索其在实际应用中的可行性和效果。
具体目标如下：1. 研究OpenCV中人脸识别的基本原理和算法；2. 实现基于OpenCV的人脸检测和识别功能；3. 评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性；4. 探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景。
三、研究内容和方法1. 研究内容本研究将主要包括以下内容：（1）OpenCV中人脸识别的基本原理和算法研究：了解OpenCV中人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取和匹配等关键步骤。
（2）基于OpenCV的人脸检测和识别功能实现：利用OpenCV提供的函数和工具，实现人脸检测和识别功能，并进行算法优化和性能测试。
（3）人脸识别系统的准确性和稳定性评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
（4）人脸识别技术的应用前景探讨：结合实际应用场景，探讨人脸识别技术在安全监控、人脸支付等领域的应用前景，提出相应的建议和改进方案。
2. 研究方法本研究将采用以下方法进行实施：（1）文献调研：通过查阅相关文献和资料，了解人脸识别技术的发展历程、基本原理和算法。
（2）编程实现：利用OpenCV提供的函数和工具，使用Python或C++等编程语言，实现人脸检测和识别功能。
（3）数据集准备：收集和整理包含人脸图像的数据集，用于训练和测试人脸识别系统。
（4）系统评估：通过对已知人脸数据集的测试，评估所实现的人脸识别系统的准确性和稳定性，并进行性能分析和改进。
人脸识别算法研究及实现的开题报告
人脸识别算法研究及实现的开题报告1.研究背景随着信息技术的快速发展，人脸识别技术的应用越来越广泛。
人脸识别技术以其高效、便捷、安全的特点，被广泛应用于人脸门禁、安防、身份识别等领域。
人脸识别技术的核心是人脸识别算法，而算法的优化和性能的提高决定了人脸识别技术的成败。
因此，研究高效、准确的人脸识别算法具有重要的意义。
2.研究目的本研究旨在研究人脸识别算法，包括常用的人脸识别算法、算法的原理及优缺点，重点研究深度学习算法在人脸识别领域的应用，并通过实现一个人脸识别系统对算法进行验证和分析。
3.研究内容（1）人脸识别算法的研究介绍常见的人脸识别算法，包括基于传统的人脸识别算法和基于深度学习的人脸识别算法，分析其原理及优缺点，为后续的算法选择提供参考。
（2）人脸数据集的获取和处理获取和预处理人脸数据集是实现人脸识别算法的前提，因此需要对数据集进行收集、预处理、标注等工作。
常用的人脸数据集包括LFW，CFP，CASIA等。
（3）深度学习算法的实现深度学习算法在人脸识别领域取得较好的成效，因此需要研究和实现深度学习在人脸识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法。
（4）人脸识别系统的实现通过实现一个基于深度学习算法的人脸识别系统，对算法进行验证和分析，包括系统架构设计、算法实现、评估与测试等。
4.研究意义本研究通过对人脸识别算法的研究和实现，能够深入理解人脸识别算法的原理和特点，为实现高效、准确的人脸识别技术提供科学依据。
同时，本研究还对深度学习算法在人脸识别领域的应用进行深入研究，可为深度学习在其他领域的应用提供参考和借鉴。
最后，通过实现一个人脸识别系统，为实际应用提供了可行性分析和技术支持。
人脸识别 开题报告
人脸识别开题报告人脸识别开题报告一、引言人脸识别技术是一种基于人脸图像或视频进行身份认证和识别的技术。
随着科技的发展，人脸识别技术在各个领域得到广泛应用，包括安全监控、金融支付、社交媒体等。
本开题报告将探讨人脸识别技术的原理、应用以及存在的问题和挑战。
二、人脸识别技术原理人脸识别技术的核心是通过对人脸图像进行特征提取和匹配，从而实现对人脸的识别。
首先，人脸图像会经过预处理，包括图像去噪、对齐等步骤，以提高后续处理的准确性。
然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为一组数值向量，这些向量能够表达人脸的特征信息。
最后，通过比对输入的人脸特征向量与数据库中存储的特征向量，判断是否匹配成功。
三、人脸识别技术的应用1. 安全监控领域人脸识别技术在安全监控领域有着广泛的应用。
通过将人脸识别技术应用于监控摄像头中，可以实现自动识别陌生人、犯罪嫌疑人等，从而提高安全性和便捷性。
例如，在一些重要场所，如机场、火车站等，安装了人脸识别系统，可以及时发现潜在的威胁。
2. 金融支付领域人脸识别技术在金融支付领域也有着广泛的应用。
通过将人脸识别技术应用于支付终端，用户可以通过面部识别完成支付，避免了传统的刷卡或输入密码的繁琐过程，提高了支付的安全性和便捷性。
同时，人脸识别技术还可以用于反欺诈，通过识别用户的真实面容，减少虚假身份的风险。
3. 社交媒体领域人脸识别技术在社交媒体领域也有着重要的应用。
通过人脸识别技术，社交媒体平台可以自动识别用户上传的照片中的人物，并进行标注和分类。
这样用户可以更方便地管理和查找自己的照片，同时也可以更容易地与其他用户分享和交流。
四、人脸识别技术存在的问题和挑战尽管人脸识别技术在各个领域有着广泛的应用，但是仍然存在一些问题和挑战。
1. 隐私问题人脸识别技术的广泛应用涉及到大量的个人隐私信息。
如果这些信息被滥用或泄露，将对个人的生活和权益造成严重影响。
因此，如何保护个人隐私成为人脸识别技术发展中的重要问题。
人脸识别系统开题报告
人脸识别系统开题报告人脸识别系统开题报告一、引言人脸识别技术是一种通过计算机视觉和模式识别技术来识别和验证人脸的技术。
近年来，随着人工智能和深度学习的迅猛发展，人脸识别系统在各个领域得到了广泛应用。
本文将就人脸识别系统的原理、应用、技术挑战以及未来发展进行探讨。
二、人脸识别系统的原理人脸识别系统的原理主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配四个步骤。
首先，通过摄像头或其他图像采集设备获取人脸图像。
然后，对采集到的图像进行预处理，包括去除噪声、对齐和归一化等操作。
接下来，通过特征提取算法将人脸图像转化为一组数值特征，常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
最后，通过特征匹配算法将提取到的特征与已知的人脸模板进行比对，从而实现人脸识别。
三、人脸识别系统的应用人脸识别系统在各个领域都有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别系统可以用于身份认证、门禁控制、监控等方面。
在金融领域，人脸识别系统可以用于银行的客户身份验证、ATM机的操作授权等。
在教育领域，人脸识别系统可以用于学生考勤、校园门禁等。
此外，人脸识别系统还可以应用于人机交互、智能家居等领域。
四、人脸识别系统的技术挑战尽管人脸识别系统在各个领域得到了广泛应用，但仍然存在一些技术挑战。
首先，光照、姿态和表情变化对人脸识别系统的准确性有较大影响，如何提高系统对这些变化的鲁棒性是一个难题。
其次，人脸识别系统的性能受到人脸图像质量的限制，如何提高系统对低质量图像的识别准确性也是一个挑战。
此外，人脸识别系统还面临着隐私和安全等问题，如何保护用户的隐私和防止系统被攻击也是一个关键问题。
五、人脸识别系统的未来发展随着人工智能和深度学习技术的不断进步，人脸识别系统有望在未来得到更广泛的应用。
首先，随着硬件设备的不断升级，人脸识别系统的性能将得到进一步提升。
其次，虚拟现实和增强现实技术的发展将为人脸识别系统带来更多的应用场景。
此外，随着大数据和云计算技术的发展，人脸识别系统的性能和效率将进一步提高。
人脸识别的开题报告
人脸识别的开题报告1. 引言人脸识别技术是指通过计算机对人脸图像进行分析和处理，以识别出人脸的身份信息的一种技术。
近年来，随着计算机视觉和模式识别领域的迅速发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
人脸识别技术具有广阔的应用前景，可以应用于安防监控、人脸支付、人脸门禁、人脸认证等多个领域。
本文将对人脸识别技术的原理、发展现状以及未来的研究方向进行详细分析和研究，以便更好地了解和应用人脸识别技术。
2. 人脸识别的原理人脸识别技术的原理主要包含以下几个方面：2.1. 人脸图像获取人脸图像的获取是人脸识别技术的基础。
通常可以通过摄像头、监控摄像机等设备进行采集。
近年来，由于智能手机的普及，人脸图像的获取变得更加容易。
2.2. 人脸图像预处理为了提高人脸识别的准确率和稳定性，需要对人脸图像进行预处理。
常见的预处理步骤包括：人脸检测、人脸对齐、光照归一化等。
2.3. 人脸特征提取人脸特征提取是人脸识别的核心步骤。
常见的特征提取方法包括：主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
2.4. 特征匹配特征匹配是将待识别人脸的特征与已知人脸特征进行比对，从而判断是否匹配的过程。
常见的匹配算法包括：欧氏距离、余弦相似度等。
2.5. 识别结果输出根据特征匹配的结果，输出识别的结果。
一般情况下，识别结果是一个判断某人脸属于某类别的分类器输出。
3. 人脸识别的发展现状人脸识别技术自20世纪80年代起开始引起广泛关注，并在近年来得到了快速发展。
现在的人脸识别技术已经具备了很高的准确率和稳定性，可以应用于不同场景。
3.1. 安防监控人脸识别技术在安防监控领域有着广泛的应用。
通过安装摄像头和人脸识别系统，可以实时监测人员的身份信息，识别出潜在的危险人员。
3.2. 人脸支付随着移动支付的普及，人脸支付成为了一种便捷的支付方式。
通过人脸识别技术，可以将用户的人脸和支付账户绑定，实现刷脸支付。
3.3. 人脸门禁人脸识别技术在门禁系统中的应用，可以实现无感知通行。
高精度人脸识别算法研究的开题报告
高精度人脸识别算法研究的开题报告一、选题的背景和目的随着科技的不断发展，人脸识别技术在生活中的应用越来越广泛，例如：手机解锁、人脸支付、门禁系统等。
而高精度的人脸识别技术能够更好地满足人们的需求，提高生活、工作效率和安全性。
因此，本文选取了高精度人脸识别算法作为研究对象，旨在探究如何更好地提升人脸识别的精度和应用水平，为人们日常生活带来更多的便利和安全。
二、研究的内容和方向1. 算法研究通过对目前各种人脸识别算法的研究和分析，探究如何更好地提高人脸识别的精度和应用水平，包括但不限于卷积神经网络、深度学习、特征提取等算法。
2. 数据集搜集收集不同场景下的大量人脸数据，构建人脸识别数据集，提高算法的鲁棒性和适用性。
3. 算法实现和优化将研究出的算法进行实现和优化，尝试提升算法的性能和效率。
4. 系统开发和应用将研究成果应用于实际生活和工作场景中，不断完善和优化人脸识别系统，提高系统的实用价值和安全性。
三、研究的意义和价值1. 推动人脸识别技术的发展研究出高精度的人脸识别算法，可以推动人脸识别技术的发展，提高人脸识别的准确率、速度和应用范围。
2. 提升现有人脸识别系统的性能研究出的算法可以应用于现有的人脸识别系统中，提升系统的性能和精度，增强系统的安全性和可靠性。
3. 为实际应用场景提供支持研究成果可以应用于各种实际应用场景，例如：门禁系统、公共安全、人脸支付等，为生活和工作带来更多的便利和安全。
四、研究的方法和步骤1. 文献综述对各种人脸识别算法的研究进行综述和分析，为后续研究提供基础。
2. 数据集搜集收集不同场景下的人脸数据，从而构建人脸识别数据集，为后续算法的实验提供支持。
3. 算法研究和实现根据文献综述和数据集搜集的结果，设计并实现高精度的人脸识别算法，并进行实验。
4. 系统开发和应用将研究结果应用于实际生活和工作场景中，调整和完善人脸识别系统，提升系统的性能和实用价值。
五、研究的进展和计划目前，我们已进行了文献综述和数据集搜集，对各种人脸识别算法进行了初步了解和分析。
人脸检测开题报告
人脸检测开题报告人脸检测开题报告摘要：人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其在人工智能、安防、人机交互等领域具有广泛的应用前景。
本文旨在介绍人脸检测的研究背景、意义和目标，并提出了一种基于深度学习的人脸检测方法。
通过对人脸检测领域的研究现状和问题进行分析，本文将探讨如何利用深度学习技术来提高人脸检测的准确性和鲁棒性。
1. 引言人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目标是从图像或视频中准确地检测出人脸的位置和大小。
随着计算机视觉和人工智能的快速发展，人脸检测的应用越来越广泛，如人脸识别、表情分析、人机交互等。
然而，由于人脸在不同环境下的复杂变化，如光照、姿态、表情等因素的影响，人脸检测仍然面临着许多挑战。
2. 研究背景传统的人脸检测方法主要基于特征提取和分类器的组合，如Haar特征和级联分类器。
这些方法在一定程度上能够满足人脸检测的需求，但由于特征的选择和分类器的限制，其在复杂场景下的准确性和鲁棒性较差。
为了解决这一问题，近年来，深度学习技术在人脸检测领域取得了显著的突破。
3. 研究意义人脸检测在实际应用中具有广泛的价值和意义。
首先，人脸检测是人脸识别和表情分析等应用的基础，能够提高人脸识别和表情分析的准确性和鲁棒性。
其次，人脸检测在安防领域有着重要的应用，能够实现人脸识别、入侵检测等功能，提升安防系统的效果。
此外，人脸检测还能够应用于人机交互、虚拟现实等领域，提供更加智能和便捷的用户体验。
4. 研究目标本文旨在提出一种基于深度学习的人脸检测方法，以提高人脸检测的准确性和鲁棒性。
具体来说，本文将探讨如何利用深度学习技术来解决人脸检测中的关键问题，包括光照变化、姿态变化、表情变化等。
通过对大量的人脸图像进行训练和学习，构建一个高效、准确的人脸检测模型，并对其进行实验验证和性能评估。
5. 研究方法本文将采用深度学习技术来实现人脸检测。
具体来说，将使用卷积神经网络（CNN）作为基本模型，通过对大量的人脸图像进行训练和学习，提取出人脸的特征信息，并通过分类器进行判断和定位。
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告
人脸检测系统的算法研究与实现的开题报告一、研究背景随着社会的发展，计算机技术正在得到越来越广泛的应用。
其中，人脸检测系统是计算机视觉技术中非常重要的一部分。
人脸检测系统广泛应用于安防、人脸识别、图像搜索、虚拟现实游戏等领域。
因此，人脸检测系统的研究和应用具有非常广泛的市场前景。
人脸检测系统是指利用计算机视觉技术来获取一张图像中所有人脸的位置和大小以及相关的姿态（如头部的方向）信息的系统。
研究人脸检测算法的目的是使得人脸检测系统能够在复杂的环境下准确的检测出人脸，同时系统的响应速度要足够快，以满足实时应用的需求。
目前，已有很多人脸检测相关的算法被提出，如 Haar Cascades 算法、HOG 算法、人脸关键点检测算法等。
然而，这些算法仍存在一些问题，如计算量过大、对光照和姿态的变化不敏感等。
因此，本文将研究和实现一种新的基于深度学习的人脸检测算法，以提高人脸检测系统的速度和准确性。
二、研究内容和方法本文将研究和实现一种基于深度学习的人脸检测算法。
具体的研究内容和方法如下：1. 数据集准备：本文将采用公开的人脸数据集（如LFW、FDDB 等）来训练和测试人脸检测模型。
2. 深度学习模型设计：本文将采用卷积神经网络（CNN）来训练人脸检测模型。
模型的主要结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
3. 数据预处理和增强：本文将对数据进行预处理和增强，如数据的归一化、镜像翻转、随机裁剪等，以增强模型的泛化能力。
4. 模型训练：本文将采用反向传播算法和随机梯度下降算法来训练模型，以最大程度的减小训练集和测试集的误差。
5. 模型测试和评估：本文将采用 LFW、FDDB 等数据集来测试和评估训练好的模型，以评估模型的准确性和可靠性。
三、研究意义本文的研究意义主要包括以下几点：1. 提供一种新的基于深度学习的人脸检测算法。
2. 提高人脸检测系统的速度和准确性。
3. 探索深度学习在人脸检测中的应用和优化。
4. 为实时应用场景下的人脸检测提供技术支持。
开题报告范文基于深度学习的人脸识别算法研究
开题报告范文基于深度学习的人脸识别算法研究开题报告一、研究背景和意义人脸识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别算法已经取得了显著的突破。
然而，现有的人脸识别算法在面对光照变化、姿态变化、表情变化等问题时仍然存在较大的挑战。
因此，研究如何利用深度学习方法来提高人脸识别的准确性和鲁棒性具有重要的理论和应用价值。
二、研究目标和内容本研究的目标是设计并实现一种基于深度学习的人脸识别算法，以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
具体来说，研究内容包括以下几个方面：1. 数据集构建：收集大规模的人脸图像数据，包括不同光照条件下的人脸图像，不同姿态的人脸图像以及不同表情的人脸图像。
2. 特征提取：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型对人脸图像进行特征提取，将人脸图像转换为高维特征向量。
3. 特征匹配：使用特征向量进行人脸匹配，采用相似度度量方法计算不同人脸之间的相似度，从而实现人脸识别。
4. 算法优化：针对人脸识别中遇到的光照变化、姿态变化、表情变化等问题，对算法进行优化，提高识别准确性和鲁棒性。
三、研究方法和技术路线本研究将采用以下方法和技术路线来实现基于深度学习的人脸识别算法：1. 数据集构建：选择公开的人脸图像数据集，并通过数据增强的方法生成包含不同光照、姿态和表情变化的人脸图像数据集。
2. 特征提取：使用预训练的卷积神经网络模型（如VGG、ResNet 等）对人脸图像进行特征提取，并将提取到的特征向量作为输入。
3. 特征匹配：采用相似度度量方法（如欧氏距离、余弦相似度等）对不同人脸之间的特征向量进行匹配，判断是否为同一人。
4. 算法优化：结合注意力机制、图像增强等方法，对算法进行优化，提高识别准确性和鲁棒性。
四、预期结果和创新点本研究预期实现一种基于深度学习的人脸识别算法，并在已有的人脸识别数据集上进行测试和评估。
预期的结果包括以下几个方面：1. 提高识别准确性：通过深度学习方法，减轻传统人脸识别算法在光照变化、姿态变化和表情变化等方面的局限性，提高人脸识别的准确性。
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究开题报告范文一、选题背景随着科技的快速发展，人脸识别技术在各行各业中得到广泛应用。
传统的人脸识别方法存在一些问题，如光线、角度和遮挡等因素的影响，因此需要一种更为准确和稳定的人脸识别技术。
深度学习作为机器学习领域的一种重要方法，近年来在人脸识别技术中得到了广泛的应用。
因此，基于深度学习的人脸识别技术成为本次研究的选题。
二、研究目的本次研究旨在探讨基于深度学习的人脸识别技术，并尝试提出一种更为准确和鲁棒的人脸识别方法。
具体目标如下：1. 分析传统人脸识别方法的不足之处，确定使用深度学习进行人脸识别的必要性。
2. 研究深度学习中常用的人脸识别算法，如卷积神经网络（CNN）和人脸关键点检测等。
3. 设计和实现一个基于深度学习的人脸识别系统，并对其进行性能评估。
三、研究内容本次研究将围绕以下内容展开：1. 了解传统人脸识别方法：通过对传统人脸识别方法的文献综述，全面了解传统方法的原理、优缺点及其在实际应用中的限制。
2. 深度学习在人脸识别中的应用：介绍深度学习在人脸识别领域的基本原理及其优势，并对比传统方法进行分析。
3. 人脸识别算法的研究：重点研究卷积神经网络（CNN）在人脸识别中的应用，并对其进行改进和优化，以提高识别准确度和鲁棒性。
4. 系统设计与实现：基于所研究的人脸识别算法，设计和实现一个完整的人脸识别系统，包括人脸检测、特征提取和识别等关键模块。
5. 性能评估与结果分析：通过大量的实验对所设计的人脸识别系统进行性能评估，并与传统方法进行对比分析，验证基于深度学习的方法的有效性和优势。
四、研究意义本次研究对于深入理解和应用基于深度学习的人脸识别技术具有重要意义：1. 增强人脸识别技术的准确性：深度学习方法能够从大量的样本中自动学习特征，相较于传统方法，可以提高人脸识别的准确性。
2. 提高人脸识别系统的鲁棒性：深度学习方法能够较好地处理光线、角度和遮挡等情况，在复杂环境下具有更强的鲁棒性。
机器学习在人脸识别中的应用开题报告
机器学习在人脸识别中的应用开题报告一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器学习在各个领域都展现出了强大的应用潜力。
其中，人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，在安防、金融、医疗等领域有着广泛的应用前景。
本文将探讨机器学习在人脸识别中的应用现状和未来发展趋势。
二、人脸识别技术概述人脸识别是一种通过对图像或视频中的人脸进行检测、定位、特征提取和匹配来识别身份的技术。
传统的人脸识别方法主要包括基于几何结构的方法、基于皮肤模型的方法和基于统计模型的方法。
随着深度学习技术的兴起，基于深度神经网络的人脸识别方法逐渐成为主流，取得了显著的进展。
三、机器学习在人脸识别中的应用1. 人脸检测人脸检测是人脸识别的第一步，其准确性直接影响后续识别结果。
机器学习算法如卷积神经网络（CNN）在人脸检测中表现出色，能够有效地提高检测准确率和速度。
2. 人脸特征提取在人脸识别过程中，需要提取出具有区分性的人脸特征。
传统方法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）已被深度学习方法如Siamese网络和Triplet Loss取代，这些方法能够学习到更加鲁棒和高效的特征表示。
3. 人脸匹配人脸匹配是指将待识别人脸与数据库中已知人脸进行比对，找到最相似的候选。
支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等机器学习算法在人脸匹配中有着广泛应用，结合深度学习方法可以进一步提升匹配准确度。
四、未来发展趋势随着硬件计算能力的提升和数据集规模的扩大，机器学习在人脸识别中的应用将迎来更加广阔的发展空间。
未来，我们可以期待更加智能化、快速化和精准化的人脸识别系统，为社会各个领域带来更多便利和安全保障。
五、结论综上所述，机器学习在人脸识别中发挥着重要作用，并且在不断推动该领域的发展。
随着技术不断进步和创新，相信人脸识别技术将会在未来得到更加广泛和深入的应用，为我们的生活带来更多便利和安全保障。
人脸识别开题报告
人脸识别开题报告人脸识别开题报告一、引言近年来，随着科技的飞速发展，人脸识别技术逐渐成为一个备受关注的热门话题。
人脸识别作为一种生物特征识别技术，通过对人脸图像进行分析和比对，实现对个体身份的准确识别。
它在安全领域、社交媒体、金融支付等方面具有广泛应用的潜力。
本文旨在探讨人脸识别技术的原理、应用和挑战，以及未来发展的趋势。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术主要依靠计算机视觉和模式识别的方法实现。
首先，通过摄像头采集人脸图像，然后将图像转化为数字信号，进行预处理，包括图像增强、去噪等操作。
接下来，通过特征提取算法，提取人脸图像中的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。
最后，将提取的特征与已知的人脸数据库进行比对，通过算法计算相似度，确定身份。
三、人脸识别技术的应用1. 安全领域人脸识别技术在安全领域有着广泛的应用。
例如，通过在公共场所安装摄像头，可以实现对陌生人的实时监控和识别，从而提高安全性。
此外，人脸识别技术还可以应用于边境检查、机场安检等领域，加强对可疑人员的筛查和识别。
2. 社交媒体随着社交媒体的兴起，人脸识别技术也开始在这一领域发挥作用。
例如，Facebook利用人脸识别技术，可以自动识别照片中的人物，并向用户提供标签功能，方便用户进行社交互动。
此外，人脸识别技术还可以应用于人脸变换、滤镜等功能，增强用户体验。
3. 金融支付人脸识别技术在金融支付领域也有着广泛的应用。
通过将用户的人脸与其银行账户绑定，可以实现无需密码或指纹的支付方式。
这种支付方式不仅方便快捷，还提高了支付的安全性，防止了密码泄露等问题。
四、人脸识别技术的挑战虽然人脸识别技术在各个领域都有广泛应用，但也面临着一些挑战。
首先，人脸图像的质量和光线条件对识别结果有较大影响，不同角度、表情、遮挡等因素都会影响识别的准确性。
其次，人脸识别技术涉及到个人隐私问题，如何保护用户的隐私成为一个亟待解决的问题。
此外，人脸识别技术还面临着攻击和欺骗的风险，如使用伪造的人脸图像进行识别等。
人脸识别在课堂考勤的开题报告
人脸识别在课堂考勤的开题报告
一、研究背景
随着科技的发展，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，包括安全监控、门禁系统、手机解锁等。
在教育领域，人脸识别技术也逐渐被引入课堂考勤中。
本文旨在探讨人脸识别技术在课堂考勤中的应用及其优势。
二、研究目的
本研究旨在探究人脸识别技术在课堂考勤中的应用效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
同时，本研究还将提出一些改进建议，以优化人脸识别技术在课堂考勤中的应用。
三、研究方法
本研究将采用问卷调查和实地观察的方法，对人脸识别技术在课堂考勤中的应用效果进行评估。
同时，本研究还将收集一些相关的数据，如考勤率、识别准确率等，以分析人脸识别技术在课堂考勤中的优缺点。
四、研究结果
通过问卷调查和实地观察，本研究发现人脸识别技术在课堂考勤中的应用效果较好。
具体来说，人脸识别技术的识别准确率较高，能够有效地避免代打卡等作弊行为。
同时，人脸识别技术还能够提高考勤效率，减少人工操作的时间和成本。
但是，人脸识别技术也存在一些缺点，如需要配备专业的设备和技术支持，成本较高。
总之，本研究认为人脸识别技术在课堂考勤中的应用具有一定的优势，但也存在一些缺点。
因此，建议学校在引入人脸识别技术时，应充分考虑其优缺点，并根据实际情况进行选择。
同时，学校还应加强对人脸识别技术的维护和管理，确保其正常运行和使用效果。
人脸识别开题报告
人脸识别开题报告近年来，随着科技的迅猛发展，人脸识别技术逐渐走入人们的日常生活。
相比传统的身份验证方式，人脸识别技术无需接触，方便快捷，并且具有较高的准确性。
因此，很多机构和企业纷纷将人脸识别技术应用于安全监控、金融服务、出入管理等领域。
一、人脸识别的原理与技术人脸识别技术是通过分析图像或视频中的人脸特征，将其与数据库中的人脸信息进行比对，从而实现身份的识别。
主要包括以下几个步骤：首先是人脸检测，即从图像中找到人脸的位置；接着是人脸对齐，将检测到的人脸对齐到统一标准；然后进行特征提取，提取人脸的特征信息并进行编码；最后是特征匹配，将提取的特征与数据库中的特征进行比对，确定身份。
在具体实施过程中，人脸识别技术主要依赖于计算机视觉和模式识别领域的技术。
计算机视觉技术包括图像处理、模式识别和机器学习等方法，通过对图像的处理和分析，实现人脸检测和特征提取等功能。
模式识别则是通过建立分类模型和训练样本，从而实现人脸的身份识别。
二、人脸识别技术的应用领域人脸识别技术在安全监控领域得到了广泛应用。
传统的安防设备往往依赖于监控人员进行人工巡逻和监管，而人脸识别技术可以实现对人员的自动识别和记录，大大提高了安全性和效率。
例如，在机场、火车站等交通枢纽，可以通过人脸识别技术迅速判断旅客身份，提高安检效率。
同时，人脸识别技术也可用于校园安全管理、社区监控等领域，加强对陌生人的识别和管控。
此外，人脸识别技术在金融服务领域也呈现出广阔的前景。
传统的身份验证方式如密码、指纹等存在泄露风险，而人脸识别技术具有独特性和不可篡改性，能够更好地保护用户的隐私和资金安全。
目前，不少银行已经开始使用人脸识别技术作为客户认证的手段，用户只需进行简单的面部扫描，便可完成身份验证。
此外，人脸支付也成为发展趋势，用户只需进行脸部识别，即可完成支付过程，提升了支付的安全性和便利性。
然而，人脸识别技术也面临着一些争议和挑战。
首先是隐私问题，人们担心个人隐私会被滥用。
面部特征提取及身份识别的研究的开题报告
面部特征提取及身份识别的研究的开题报告一、研究背景随着计算机视觉技术的不断发展，面部特征提取及身份识别技术在安保、生物识别、智能监控等领域得到广泛应用。
面部特征提取是将人脸中的各种特征信息提取出来，如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、大小和形状等，用于身份识别。
身份识别是指在已有的人脸数据库中，通过对比、匹配等操作，从中识别出输入的人脸信息，判断其身份。
目前，面部特征提取及身份识别技术存在一些问题，如在不同光照、角度、表情等情况下的识别准确率下降，需要进行更加精细的特征提取和相应的算法优化。
因此，本研究旨在基于深度学习算法，探究面部特征提取及身份识别的相关技术，提高其在实际应用中的准确度和稳定性。
二、研究内容（1）面部特征提取技术的研究和分析。
通过分析不同的面部特征信息，探究其在不同应用场景下的作用及其提取的方法，理论研究不同特征的可靠性和稳定性。
（2）身份识别算法的研究和分析。
综合考虑准确率、效率等因素，设计一种基于深度学习的身份识别算法，包括特征提取、特征匹配、身份确认等模块，提高身份识别的准确性和鲁棒性。
（3）实验验证与优化。
利用数据集进行实验验证，分析算法的优劣，针对优化空间进行进一步研究，如增加训练数据、优化模型结构等方法，提高算法性能。
三、研究意义和预期效果本研究的意义在于：基于深度学习算法，进一步提高面部特征提取及身份识别技术的准确性、稳定性和鲁棒性，满足安保、生物识别、智能监控等领域对于身份识别技术的应用需求。
预期效果是：提出一种基于深度学习的身份识别算法，准确率达到90%以上；优化算法结构，提升计算效率，实现快速的身份识别。
人脸识别的开题报告
人脸识别的开题报告人脸识别的开题报告一、引言人脸识别是一种通过计算机技术来识别和验证人脸的身份的方法。
随着科技的不断发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从技术原理、应用领域和未来发展趋势三个方面来探讨人脸识别技术。
二、技术原理人脸识别技术主要基于人脸的几何特征和纹理特征。
几何特征包括人脸的轮廓、眼睛、鼻子和嘴巴等部位的位置和形状；纹理特征则是指人脸上的皮肤纹理、斑点、皱纹等个体差异。
通过提取这些特征并进行比对，计算机可以判断两张人脸是否属于同一个人。
在技术实现上，人脸识别主要包括图像采集、预处理、特征提取和匹配四个步骤。
首先，摄像头采集到人脸图像，并进行预处理，包括去除噪音、调整光照等。
然后，通过算法提取人脸的特征，如PCA、LDA等。
最后，将提取到的特征与数据库中的特征进行匹配，以确定身份。
三、应用领域人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用。
在安全领域，人脸识别可以用于身份验证和门禁系统。
通过人脸识别技术，可以实现无需密码、卡片等其他验证方式，提高安全性和便利性。
在金融领域，人脸识别可以用于银行的客户身份验证，防止身份盗窃和欺诈行为。
在教育领域，人脸识别可以用于学生考勤和校园安全管理。
此外，人脸识别还可以应用于社交媒体、智能手机解锁、公共交通等多个领域。
四、未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术也将迎来更加广阔的应用前景。
首先，人脸识别技术将更加智能化。
目前的人脸识别技术主要依赖于静态图像的比对，未来将会出现基于视频的动态人脸识别技术，可以实时跟踪和识别人脸。
其次，人脸识别技术将更加准确和可靠。
随着算法的不断优化和硬件的提升，人脸识别的误识率和漏识率将会大幅降低。
最后，人脸识别技术将更加隐私保护。
随着人们对隐私的关注增加，未来的人脸识别技术将会更加注重保护个人信息的安全和隐私。
五、结论人脸识别技术作为一种高效、准确和便捷的身份验证方式，已经在各个领域得到了广泛的应用。
毕设-人脸识别-开题报告
毕设-人脸识别-开题报告毕业设计开题报告1．本课题的研究意义，国内外研究现状、水平和发展趋势：随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长，生物统计识别技术得到了新的重视。
目前，微电子和视觉系统方面取得的新进展，使该领域中高性能自动识别技术的实现代价降低到了可以接受的程度。
而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最广泛的技术之一，人脸识别技术是一项近年来兴起的，但不大为人所知的新技术。
人们更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用：警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片，输入到电脑中，与警方数据库中的资料进行比对，并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。
这并非虚构的情节。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。
我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。
北京科瑞奇技术开发股份有限公司在20xx年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。
这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。
系统可以接受时间间隔较长的照片，并能达到较高的识别率，在计算机中库藏2300人的正面照片，每人一张照片，使用相距1--7年、差别比较大的照片去查询，首选率可以达到50%，前20张输出照片中包含有与输入照片为同一人的照片的概率可达70% 。
20xx年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。
红外图像人脸识别研究的开题报告
红外图像人脸识别研究的开题报告
一、选题背景
随着人类对安全性的追求，以及科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为一种重要的身份识别技术，被广泛应用于各种场所和场景中。
传统的人脸识别技术主要基于
可见光图像进行识别，但这种技术在夜间或特定环境下可能会出现失效的情况。
因此，利用红外图像进行人脸识别具有广泛的应用价值。
二、研究内容与目的
本次研究主要目的是探究基于红外图像的人脸识别技术，并在此基础上完成一种较为完善的红外图像人脸识别系统。
具体研究内容包括以下几点：
1、红外图像人脸的采集与处理技术，主要包括红外相机的选择、采集的图像预
处理、图像特征提取等方面。
2、基于红外图像的人脸识别算法的选取和研究，主要包括相似度计算、分类器
的设计与优化等方面。
3、对人脸识别效果的实验评估，并针对实验结果进行分析和改进。
三、研究方法
本研究主要采用课题组成员自主开发的人脸识别系统平台，包括环境光控制系统、红外图像采集与处理系统、特征提取与模型训练系统、人脸识别算法测试与评估系统
等模块，集成了多种基于红外图像的人脸识别算法，可以对各种形式的红外图像进行
处理和识别。
四、研究意义
基于红外图像的人脸识别技术是一种非接触式的身份识别技术，具有广泛的应用前景。
本研究可以为国内外安防领域的相关企业和机构提供一种专业的身份识别技术，也可以将相关科研成果转换为生产力，推动我国相关产业的发展。
此外，本研究还可
以为其他与图像识别相关的研究提供借鉴和指导。
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开题报告
1. 研究背景
各种智能系统在生活中的应用越来越普遍。
智能系统中经常需要身份识别以便提供个性化服务。
身份识别是一个很棘手的的问题，传统方法中主要是通过一些具有个人身份特征的事物来鉴别，比如证件、钥匙等身份标识物品，或者是用户名和密码之类的身份标识知识。
在一些要求比较高的系统中，一般将这两方法结合起来使用，例如我们在使用ATM机时，只有ATM卡和密码都正确才能访问特定的用户并进行一些列操作。
但是传统的身份鉴别方法缺点是相当明显的：身份标识物品容易丢失或被伪造，身份标识知识容易遗忘或被盗取。
这个时候身份鉴别就是天方夜谭了。
如果利用每个人本身的生物特征如人脸特征，指纹等等就能达到相当好的效果。
这使得生物特征识别技术焕发光彩。
由于微电子和机器视觉方面取得了新进展，高性能自动识别的技术可行性越来越高。
近年来兴起的人脸识别在众多生物识别方法中应用最为广泛。
在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。
在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
2. 研究意义
人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一，同时也具有较为广泛的应用意义。
人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。
如今，虽然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着很严峻的问题,因为人脸五官的分布是非常相似的，而且人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。
如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。
基于人脸生物特征的身份鉴别具有以下优点：
（1）用户易接受：操作简单，身份识别度高，识别速度快。
（2）防伪性能好：人脸特征被伪造或被盗可能性很低。
（3）使用方便：不用担心丢失或遗忘，随时随地可用。
除此之外，人脸识别技术还有精度高，性价比高，自学习能力强等优点。
由于以上多项优点使得人脸特征识别在身份鉴别领域大放异彩，在生活中许多地方得到应用：
（1）公安系统：快速辨别罪犯；罪犯通缉；保障共安全；海关边检。
（2）公共安全领域：确认证件的真伪；智能门禁；信用卡使用者身份验证。
（3）互联网交互领域：计算机登录；网络安全；个性化服务。
人脸识别技术的研究也具有很大的理论价值。
人脸识别技术的研究涉及到模式识别、计算机视觉、人工智能、图像处理等多门学科，经常应用于人机交互领域，而且还与人的其它生物特征识别有着千丝万缕的联系。
人脸识别技术的研究对推动以上各学科的发展具有重要的理论意义。
3. 研究现状
3.1国外的发展概况
通过查阅文献了解机器自动人脸识别研究开始于19世纪90年代，1990年日本研制的人像识别机，可在1秒钟内中从3500人中识别到你要找的人。
1993年，美国国防部高级研究项目署和美国陆军研究实验室成立了项目组，建立了人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。
美国陆军实验室也是利用vc++开发，通过软件实现的，并且FAR为49%。
在美国的进行的公开测试中，FAR，为53%。
美国国防部高级研究项目署，利用半自动和全自动算法。
这种算法需要人工或自动指出图像中人的两眼的中心坐标，然后进行识别。
3.2 国内的发展概况
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。
我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目“面像检测与识别核心技术”通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。
北京科瑞奇技术开发股份有限公司在2002年开发了一种人脸鉴别系统，对人脸图像进行处理，消除了照相机的影响，再对图像进行特征提取和识别。
这对于人脸鉴别特别有价值，因为人脸鉴别通常使用正面照，要鉴别的人
脸图像是不同时期拍摄的，使用的照相机不一样。
系统可以接受时间间隔较长的照片，
并能达到较高的识别率。
2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。
鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
4. 主要研究内容
人脸识别技术是基于生物特征的识别方式，利用人类自身所拥有的、并且能够唯一
标示其身份的生理特征或行为特征进行身份验证技术。
也就是给定一场景的静止或视频
图象，利用训算机里存储的人脸数据库，确定场景中的一个或多个人。
人脸识别过程需要完成以下几方面的工作：
人脸检测：从各种场景中检测出人脸的存在，并从场景中准确分离出人脸区域；
预处理：校正人脸尺度、光照以及旋转等方面的变化，得到规范化的人脸图像；
特征提取：从人脸图像中提取出人脸具有代表性的特征信息，并用一定的方式加以
描述；
人脸识别：根据所提取的特征信息，将待识别的人脸与数据库中的人脸进行比较，
找到数据库中最相似的人脸
课题的主要内容是：
（1）图像预处理,它主要从摄像头中获取人脸图像然后进行处理,以便提高定位和识别的准确率。
（2）人脸检测，简单地讲就是判定图片中是否存在人脸以及人脸的位置大小的确定。
（3）人脸识别，提取特征与人脸库中数据对比从而判定图片中人物身份。
5. 研究方案
（1）图像文件格式选择
在设计的过程中，为了定位和特征提取的方便，我们采用的是24位图。
（2）开发工具选择
使用开发工具Microsoft Visual C++ 6.0。
Visual C++ 6.0是Microsoft公司推出
的一种可视化编程工具。
它支持多平台和交叉平台的开发，将各种编程工具如编辑器、
连接器、调试器等巧妙的结合在一起，构成一个完美的可视化开发环境。
用户无需通过
繁杂的编程操作，即可完成Windows下应用程序的编辑、编译、测试和细化等工作。
Open CV是 Intel 公司自主开发的开源计算机视觉库。
它包括一系列C 函数和一部分 C++类程序。
它将许多实验室的优秀研究成果转化成了数字图像处理方面的现实算法。
它的强项在于图像和视频的读写、目标识别与跟踪以及3D重建与标定等方面。
CV是计算机视觉的意思，它源于数字图像处理的研究，是一门朝阳学科，它通过计算机等数字设备来模拟生物视觉，对图像进行采集、处理、再现等等。
主要研究内容有图像特征提取、3D视觉、模式识别、人工智能等诸多方面。
（3）算法选择
图像预处理模块：
·光线补偿：由于光线原因，所照的图像可能会存在光线不平衡的情况而造成色彩偏差，为了抵消这种整个图像中存在的色彩偏差，本系统采用的解决方法是：将整个图像中的所有像素的亮度从高到低进行排列，取前5%的像素，然后线性放大，使这些像素的平均亮度达到255。
实际上就是调整图片像素的RGB值。
·图像灰度化：图像灰度化是将图像变成灰色，本系统中采用以下步骤来实现图像的灰度化：彩色转换成灰度、灰度比例变换、灰度线性变换、灰度线性截断、灰度取反。
·高斯平滑：在图像的采集过程中,由于各种因素的影响,图像中往往会出现一些不规则的随机噪声,如数据在传输、存储时发生的数据丢失和损坏等,这些都会影响图像的质量，因此需要将图片进行平滑操作以此来消除噪声。
但是如果平滑不当，就会使图像本身的细节如边界轮廓、线条等变的模糊不清，为了既平滑掉噪声有尽量保持图像细节，本系统采用高斯平滑。
·均衡直方图：使用该模块的目的是通过点运算使输入转换为在每一灰度级上都有相同的像素点数的输出图像。
·图像对比度增强：为了将图像的特征一步一步显现出来，需要进行图像的对比度增强，它主要通过对图像的灰度值进行统计，对于小于Low则认为是有关的信息，则将它作为黑色处理，对于处于High以上的则认为是一些无关的信息，将它们去掉，而处于两者之间的，则进行对比度增强，将他们在总的灰度值里面的比例作为新的像素信息保存起来。
人脸检测：有基于模版，基于统计模型，基于特征三个大类。
许多方法都不能简单地归为以上提到三类方法中的某一类，而是两类甚至三类方法的融合。
比较流行的有主成份分析法（PCA)，自适应性提升算法（Ada boost)等等。
人脸识别：需要对人脸进行特征提取并和数据库中信息比对，来确定人物身份。
可以用K--L变换和特征脸法来实现。
6. 参考文献
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【2】杨涛．人脸检测与跟踪[D]，西北工业大学，2004年3月．
【3】周德华，毛敏峰，徐浩．一种多人脸跟踪算法的研究与实现[J]，电视技术，2005，275(5)：88～90．
【4】李刚，高政、人脸自动识别方法综述、计算机应用研究、2003, Vol 8:4-9【5】高建坡，王煜坚，杨浩等．一种基于KL变换的椭圆模型肤色检测方法[J]．电子与信息学报．2007，V01．29，No．7．
【6】邢果，戚文芽．彩色空间的肤色分割及其在人脸检测中的应用[J]．视频技术应用与工程．2006.。