开题报告-人脸识别系统的研究与实现(可编辑修改word版)
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。
人脸检测算法的研究与实现的开题报告
人脸检测算法的研究与实现的开题报告一、选题背景及意义：随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测算法的应用越来越广泛，特别是在安防、人机交互、人脸识别等领域有着广泛的应用。
人脸检测算法的目的是在一幅图像或视频图像中，确定是否存在人脸，并将人脸检测出来，为后续的人脸识别、表情识别、年龄性别识别等提供基础信息。
人脸检测技术已经可以应用于门禁、摄像头、安保系统等场所，大大提高了人们的生活和工作效率。
因此，开展人脸检测算法的研究和实现具有重要的实际意义。
二、研究目的及内容：本次研究的主要目的是探究当前主流的人脸检测算法的原理与应用，深入了解人脸检测算法的实现过程，提高对相关领域的技术认识。
研究内容包括以下几个方面：1、人脸检测的背景、意义、应用及发展历程。
2、人脸检测的基本算法原理，包括：Viola-Jones算法、Adaboost算法、Haar/LBP/HOG特征等。
3、分析和评估主流的人脸检测算法，比如：OpenCV人脸检测、MTCNN、YOLO 等。
4、基于深度学习的人脸检测算法，如：Faster R-CNN、SSD、RetinaNet等。
5、基于以上算法的人脸检测实现及效果评估。
三、研究方法：1、文献研究法：主要是查找相关论文、书籍、网络资料等文献资料，了解人脸检测算法的发展历程、现状和未来方向。
2、实验研究法：主要是基于现有的人脸检测算法，使用Python、OpenCV、TensorFlow等相关工具进行实现，并对算法的效果进行评估分析。
四、预期成果及意义：本次研究的预期成果主要包括以下几个方面：1、掌握当前主流的人脸检测算法的原理和应用。
2、熟练掌握Python、OpenCV、TensorFlow等常用工具的使用。
3、设计并实现一款基于深度学习的人脸检测系统，性能达到行业领先水平。
本次研究的意义在于提高对人脸检测算法的认识，并初步掌握其实现过程，为今后深入的人脸检测算法研究打下基础，同时为相关领域的发展提供参考。
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-人脸识别系统的研究与实现
武汉理工大学本科生毕业设计（论文）任务书学院：自动化学院专业班级：自动化1005班姓名：王建华学号： 0121011360501 毕业设计（论文）题目：人脸识别系统的研究与实现任务书含以下方面的内容：（一）设计（论文）主要内容：OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV给人脸识别提供了一整套图像处理以及图像与模式分析函数，可迅速完成人脸的识别和检测。
本研究希望利用OpenCV库，开发一个人脸识别系统，能够辨认出6-8个人脸，并有相应的反应。
（二）要求完成的主要任务：1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于2篇，完成开题报告。
2、通过对资料的阅读，深入了解OpenCV库以及人脸检测与识别的相关算法。
3、利用OpenCV库实现人脸检测与识别算法。
4、完成不少于2万英文（5000汉字）印刷符的英文文献翻译。
5、完成毕业论文（设计说明书和相关图纸）。
（三）进度安排第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需硬件和软件。
确定方案，完成开题报告。
第3-4周：安装软件，学习熟练应用软件OpenCV。
第5-7周：学习OpenCV库中的相关函数。
第8-10周：利用VS2010软件编程，熟练掌握OpenCV的各种相关功能。
第10-12周：OpenCV程序的修改，调试。
第13-14周：修改并完成毕业论文。
第15周：准备论文答辩。
(四) 必读参考资料及主要参考文献[1] （美）布拉德斯基（Bradski G.），（美）克勒（Kaehler A.），于仕琪，刘瑞祯．学习OpenCV（中文版）[M]．清华大学出版社，2009：601.[2] 张宏林．Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践[M]．北京：人民邮电出版社，2003．[3] 刘瑞祯，于仕琪．OpenCV 教程（基础篇），北京：北京航空航天大学出版社，2007：243-402．[4]Sonka Milan，Hlavac Image ．Processing，Analysis and Machine Vision[S]．Vaclav Nelson Engineering，2007-04．指导教师签名：年 1 月 26 日系主任签名：年月日院长签名（章）：年月日本科生毕业设计（论文）开题报告学生姓名：王建华导师姓名、职称：梁红、讲师所属学院：自动化学院专业班级：自动化1005班设计(论文)题目：人脸识别系统的研究与实现2014年 3 月 16 日欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究与应用
开题报告范文基于深度学习的人脸识别技术研究与应用开题报告范文摘要：本研究旨在探索基于深度学习的人脸识别技术在实际应用中的研究和应用。
通过对相关文献的综述和实证研究，本文将详细讨论深度学习算法在人脸识别中的作用，并提出了一种基于深度学习的人脸识别系统架构。
预计本研究的结果可以为人脸识别技术的进一步发展和实际应用提供重要参考。
引言：人脸识别技术是一种通过采集、提取和比对人脸特征进行身份认证的技术。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的人脸识别技术在近年来取得了重大突破。
与传统的人脸识别方法相比，基于深度学习的人脸识别技术具有更高的识别准确率和更好的鲁棒性。
因此，研究和应用基于深度学习的人脸识别技术具有重要的实际意义。
方法和步骤：1. 文献综述：在开始研究之前，我们首先对相关领域的文献进行综述，了解已有的基于深度学习的人脸识别技术。
通过对国内外学术期刊、会议论文和专利的检索，我们收集了大量的相关文献，并对其进行了系统阅读和分析。
2. 研究目标和问题陈述：在文献综述的基础上，我们明确了本研究的目标和问题陈述。
本研究旨在构建一个基于深度学习的人脸识别系统，提高现有人脸识别技术的准确率和鲁棒性。
3. 研究设计：为了达到研究目标，我们将采取以下步骤进行研究：a) 数据收集和预处理：我们将收集大规模的人脸图像数据集，并对数据进行预处理，包括对图像进行裁剪、归一化和去噪处理。
b) 深度学习模型的选择和训练：基于文献综述的结果，我们将选择适合人脸识别的深度学习模型，并使用收集的数据对模型进行训练和优化。
c) 实验评估和结果分析：我们将设计一系列实验来评估所提出的人脸识别系统的性能，并对实验结果进行详细分析和讨论。
4. 预期结果和意义：通过本研究，我们预计可以实现一个基于深度学习的人脸识别系统，并在性能上超过传统的人脸识别方法。
该系统具有广泛的应用前景，可以应用于人脸识别门禁、安防监控、人脸支付等领域。
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。
人脸表情识别算法的研究及应用的开题报告
人脸表情识别算法的研究及应用的开题报告一、选题背景随着社交网络的盛行，人们越来越习惯于通过表情来交流和表达情感。
而人脸表情识别技术的出现，可以有效地辅助计算机获取人类的情感信息，从而提高计算机智能化程度。
人脸表情识别技术在多个领域都有着广泛的应用，比如人机交互、心理学等领域。
二、研究目标本文研究基于深度学习方法的人脸表情识别算法，包括数据预处理、特征提取、模型训练等步骤，最后在公开数据集上进行实验，评估算法的准确性和性能。
同时，将该算法应用于人脸识别领域，提高人脸识别技术的精度和实用性。
三、主要研究内容1. 文献综述：综述人脸表情识别的研究现状、国内外研究进展，梳理相关的理论基础和方法。
2. 数据准备和预处理：获取并选择合适的人脸表情数据集，切分、缩放、归一化、去噪等数据预处理工作。
3. 特征提取：将人脸图像提取出表情中的纹理和结构信息作为特征，使用如HOG、LBP、特征金字塔等方法进行特征提取。
4. 模型设计和训练：根据特征提取结果，将其作为模型的输入，设计并训练基于深度学习的分类模型，如经典的卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等结构。
5. 算法实现：采用Python语言和相应的深度学习框架，如Tensorflow、PyTorch等，实现所设计的人脸表情识别算法。
6. 实验与评估：在公开数据集上进行实验和验证，比较不同算法的性能，评估算法的准确性和可用性。
7. 应用研究：将所设计的算法应用于人脸识别领域，进一步提高人脸识别的准确性和实用性。
四、预期成果设计并实现基于深度学习的人脸表情识别算法，并在公开数据集上进行实验和评估。
将算法应用于人脸识别领域，提高人脸识别的精度和实用性。
论文发表一篇，申请一项软件著作权。
五、研究方法本文采用文献综述法、实验研究法和数据分析法等方法，针对人脸表情识别算法的研究和应用问题开展研究。
具体步骤如下：1. 文献综述法：通过查找和阅读相关文献，了解和掌握人脸表情识别的研究现状和方法。
人脸识别仪开题报告
人脸识别仪开题报告1. 引言人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份验证或识别的技术。
近年来，随着计算机视觉和模式识别领域的发展，人脸识别技术已经得到了广泛的应用。
在安全领域、人机交互、社交媒体等方面都可以看到人脸识别技术的身影。
为了更好地实现人脸识别技术的应用，我们将设计一款人脸识别仪，以满足各种场景下的需求。
2. 系统概述人脸识别仪是一种基于人脸识别技术的设备，用于实时识别和验证用户的身份。
其主要包括摄像头、图像处理模块、人脸特征提取与匹配模块以及用户界面等组成部分。
3. 设计思路人脸识别仪的设计思路可以分为以下几个步骤：步骤一：图像采集首先，通过摄像头采集用户的人脸图像。
摄像头可以选择常见的USB摄像头或者嵌入式摄像头，保证图像的清晰度和稳定性。
步骤二：图像预处理采集到的人脸图像可能存在一些噪声和干扰，需要通过图像预处理进行处理。
预处理包括灰度化、人脸检测、人脸对齐等步骤。
灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化后续处理过程。
人脸检测通过检测算法定位人脸在图像中的位置。
人脸对齐通过旋转和缩放操作，调整人脸图像的位置和尺寸，使其更适合后续的特征提取和匹配。
步骤三：人脸特征提取与匹配在预处理后的人脸图像上，我们将提取人脸的特征信息。
常见的特征提取算法包括局部二值模式（LBP）、主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。
通过这些算法，我们可以将人脸图像转换为特征向量。
在实际应用中，我们可以将用户的人脸信息存储在数据库中，以便后续的身份验证和识别。
步骤四：用户身份验证与识别在得到人脸的特征向量后，我们可以进行用户身份验证和识别。
身份验证通过将采集到的人脸特征向量与数据库中存储的人脸特征向量进行比对，判断是否为同一用户。
识别则是在数据库中进行人脸特征的匹配，找到与采集图像最相似的人脸特征向量，并返回对应的用户信息。
步骤五：用户界面为了方便用户的使用，我们将设计一个用户界面，使用户能够直观地操作人脸识别仪。
人脸识别仪开题报告
人脸识别仪开题报告人脸识别仪开题报告一、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方法。
随着科技的不断进步和应用场景的扩大，人脸识别技术已经成为了现实生活中的一种常见应用。
本文将对人脸识别仪的开发进行探讨，旨在提出一个可行的研究方案。
二、研究背景随着科技的发展，人们对于安全性的需求越来越高。
传统的密码和身份证验证方式存在着一定的风险和不便。
而人脸识别技术的出现，为解决这一问题提供了新的解决方案。
人脸识别仪作为人脸识别技术的一种应用形式，可以在各种场景中实现人脸的快速识别和验证，具有广阔的市场前景。
三、研究目的本研究旨在开发一种高效、准确、安全的人脸识别仪，以应对现实生活中的安全需求。
通过对人脸识别技术的深入研究和实验验证，探索出一种适用于各种场景的人脸识别仪方案，并对其性能进行评估。
四、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 文献综述：对人脸识别技术的发展历程、现有的研究成果和应用场景进行综述，了解当前的研究状况和存在的问题。
2. 系统设计：根据文献综述的结果，设计出一种适用于各种场景的人脸识别仪方案。
考虑到实际应用的需求，包括识别速度、准确度、可靠性等方面的要求。
3. 算法实现：选择合适的人脸识别算法，并进行实现和优化。
常用的算法包括基于特征的方法、基于模型的方法、基于深度学习的方法等。
4. 性能评估：通过对设计的人脸识别仪进行大量的实验测试，评估其在不同场景下的性能表现。
主要指标包括识别准确率、识别速度、鲁棒性等。
五、预期成果本研究的预期成果包括：1. 设计出一种高效、准确、安全的人脸识别仪方案，满足不同场景下的需求。
2. 实现并优化选择的人脸识别算法，提高识别准确率和速度。
3. 对设计的人脸识别仪进行全面的性能评估，验证其在实际应用中的可行性和有效性。
六、研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高安全性：人脸识别仪作为一种新型的身份验证方式，可以提高安全性，降低被冒用的风险。
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。
人脸识别技术的研究与实现【开题报告】
开题报告通信工程人脸识别技术的研究与实现一、课题研究意义及现状人脸识别因其在公安(罪犯识别等)、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点[1]。
迄今为止，机器视觉技术的发展已经历了一个较为漫长的旅程。
它最初只是应用于生产流水线，简单的模拟人的视觉来执行一些繁琐、重复性的任务。
经过研究者们的不懈努力，今天我们已经可以利用它实现更有效、友好、自由的人机交互界面，并且随着人脸研究的进一步发展，更可以让计算机实现通过观察一个人以及这个人的表情变化等做出相应的反映。
近几年电子商务的蓬勃发展对安全性提出更高要求，这也推进了人脸研究的发展和应用，最终将促使人类进入了一个全新的人机世界[2]。
比如，目前的监控正逐步过渡到第三代数字智能监控的过程。
新一代的监控系统在现场的摄像机可以接入视频服务器，运行在视频服务器上的人脸识别系统对摄像机传回的图像进行分析，自动捕捉监控区域的人脸图像，并根据需要与数据库中的照片比对匹配。
通过这种方式将人脸识别技术融合到数字录像监控系统中，使监控系统具备智能化功能，在监控录像过程中，自动地从动态视频流中捕捉人的面像，从周围背景中抽取出来，保存清晰的正面图像，存档备查，为监控录像建立起人脸索引等[3]。
人脸识别提出迄今为止已形成了几十种较为成熟的识别方法，如: 主成成份分析、弹性图匹配、Fisher、人工神经网络、支持向量机、隐马尔可夫模型等，很多学者对这些方法进行了比较和总结[4]。
由于人脸的自然特性，虽然人类能毫不费力的识别出人脸，但人脸的自动识别却是一个难度极大的课题[5]。
经过科学家多年的研究和积累，人脸自动识别技术已取得了巨大的成就。
但在实际应用中仍面临着许多严峻的问题，人脸识别也有着较多难点:(1) 人脸的差异性并不是很明显，识别率可能较低；(2) 对于双胞胎，人脸识别技术不能区分；（3) 人脸特征的持久性差，如长胖、变瘦、长出胡须等[6]；（4）人脸图像受到各种成像条件的影响，如表情、姿态、尺度、光照和背景等。
(完整word版)毕设-人脸识别-开题报告(word文档良心出品)
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，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% 。
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。
基于HMM的人脸识别研究与实现的开题报告
基于HMM的人脸识别研究与实现的开题报告一、研究背景人脸识别技术是近年来非常热门的研究领域之一，也是计算机视觉和模式识别研究的重要分支之一。
它的作用十分广泛，可以应用到人脸门禁、安防监控、车牌识别等领域。
而随着深度学习技术的逐渐普及，越来越多的人脸识别技术使用深度神经网络作为模型。
然而深度学习技术需要大量的训练数据，并且模型参数多，需要很长的训练时间，因此有研究者尝试使用HMM模型进行人脸识别。
二、研究内容本次研究拟以基于HMM的人脸识别为研究内容，具体包括以下方面：1. 研究HMM模型的结构和原理，对HMM的基本知识进行系统的学习和理解。
2. 基于相应的数据集，选取适当的特征向量，并进行预处理和降维，减少数据维度。
3. 根据选定的特征向量，建立HMM模型，在训练集上进行训练，并通过EM算法优化模型参数。
4. 在测试集上进行测试，比较使用HMM模型和传统深度学习模型进行人脸识别的准确率和鲁棒性。
5. 对实验结果进行分析和总结，讨论HMM模型在人脸识别中的应用前景。
三、研究意义本次研究探究了基于HMM的人脸识别技术的可行性，对于深入研究人脸识别技术具有一定的参考意义。
相较于传统的深度学习方法，使用HMM模型进行人脸识别具有以下优点：1. HMM模型需要的训练数据量相对较少，训练和测试时间都比深度学习模型要短，模型参数也相对较少，容易进行模型解释；2. HMM模型可以处理时间序列数据，人脸识别涉及到的图像数据也可以看作是一个个时间序列，因此HMM模型能够更好地处理人脸识别任务；3. 在实现方面，HMM模型的编程实现相对较简单，因此可以方便地应用到嵌入式系统等硬件资源较为有限的场合。
四、研究方法1. 数据准备：本次研究选取公开的人脸数据集，对数据进行预处理和降维，选取适当的特征向量。
2. 模型设计：根据选定的特征向量，建立HMM模型，并进行模型参数的优化。
3. 实验验证：在测试集上对模型进行测试，比较使用HMM模型和深度学习模型进行人脸识别的准确率和鲁棒性。
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。
人脸检测和识别技术的研究的开题报告
人脸检测和识别技术的研究的开题报告一、研究背景与意义随着计算机技术和图像处理技术的不断发展，人脸检测和识别技术已成为计算机视觉领域中研究热点和难点问题之一。
人脸检测技术是指通过计算机技术自动地从图像或视频中检测出人脸位置和大小的技术；人脸识别技术是指通过计算机技术识别已经被检测出来的人脸，进行身份认证等相关工作。
这些技术可以广泛应用于人脸识别门禁系统、监控系统、人脸支付等领域。
目前，人脸检测和识别技术的研究已经很成熟，但是在实际应用中仍存在许多挑战，如光照变化、人脸姿势、表情等因素都会影响人脸检测和识别的准确性，需要不断的改进和优化。
因此，本研究旨在通过对人脸检测和识别技术的研究和探索，提高其准确性和稳定性，促进其在实际应用中的发展和应用。
二、研究内容和方法1.研究内容（1）人脸检测技术的研究：主要探讨基于深度学习、机器学习等算法的人脸检测技术，并对其进行比较和分析。
（2）人脸识别技术的研究：主要探讨基于深度学习、机器学习等算法的人脸识别技术，并对其进行比较和分析。
（3）人脸检测和识别技术的优化：主要对人脸检测和识别技术中存在的问题进行分析和归纳，并提出相应的优化措施，如数据增强、特征提取方法等，提高其准确性和稳定性。
2.研究方法（1）文献研究法：对相关的文献进行全面的收集、整理和分析，掌握当前的研究热点和难点问题，明确研究方向。
（2）实验研究法：利用已有的数据集和算法对人脸检测和识别技术进行实验验证，并在实验结果的基础上提出相应的优化措施，不断优化其效果。
三、预期研究成果（1）对人脸检测和识别技术进行深入的研究和探索，掌握其理论和算法，并对其进行比较和分析。
（2）提出相应的优化措施，提高其准确性和稳定性，并在实验中进行验证。
（3）撰写高质量的学术论文，发表在计算机视觉等相关领域的国际会议和期刊上，为该领域的发展做出贡献。
四、研究计划和预算1.研究计划阶段时间计划1 1-3个月文献研究和算法学习2 4-6个月完成人脸检测技术的研究和实验验证3 7-9个月完成人脸识别技术的研究和实验验证4 10-12个月完成人脸检测和识别技术的优化研究和实验验证5 13-15个月论文写作和投稿2.预算研究经费主要用于购买计算机硬件和相关软件、购买数据集和实验所需的材料、参加学术会议等，预计总经费为XXX元。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
武汉理工大学本科生毕业设计（论文）任务书学院：自动化学院专业班级：自动化1005 班姓名：王建华学号： 0121011360501毕业设计（论文）题目：人脸识别系统的研究与实现任务书含以下方面的内容：（一）设计（论文）主要内容：OpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库，可实现图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 给人脸识别提供了一整套图像处理以及图像与模式分析函数，可迅速完成人脸的识别和检测。
本研究希望利用OpenCV 库，开发一个人脸识别系统，能够辨认出6-8 个人脸，并有相应的反应。
（二）要求完成的主要任务：1、查阅不少于15 篇的相关资料，其中英文文献不少于2 篇，完成开题报告。
2、通过对资料的阅读，深入了解OpenCV 库以及人脸检测与识别的相关算法。
3、利用OpenCV 库实现人脸检测与识别算法。
4、完成不少于2 万英文（5000 汉字）印刷符的英文文献翻译。
5、完成毕业论文（设计说明书和相关图纸）。
（三）进度安排第1-2 周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需硬件和软件。
确定方案，完成开题报告。
第3-4 周：安装软件，学习熟练应用软件OpenCV。
第5-7 周：学习OpenCV 库中的相关函数。
第8-10 周：利用VS2010 软件编程，熟练掌握OpenCV 的各种相关功能。
第10-12 周：OpenCV 程序的修改，调试。
第13-14 周：修改并完成毕业论文。
第15 周：准备论文答辩。
(四) 必读参考资料及主要参考文献[1]（美）布拉德斯基（Bradski G.），（美）克勒（Kaehler A.），于仕琪，刘瑞祯．学习OpenCV（中文版）[M]．清华大学出版社，2009：601.[2]张宏林．Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践[M]．北京：人民邮电出版社，2003．[3]刘瑞祯，于仕琪．OpenCV 教程（基础篇），北京：北京航空航天大学出版社，2007：243-402．[4]Sonka Milan，Hlavac Image ．Processing，Analysis and Machine Vision[S]．Vaclav Nelson Engineering，2007-04．指导教师签名：年 1 月26 日系主任签名：年月日院长签名（章）：年月日本科生毕业设计（论文）开题报告学生姓名：王建华导师姓名、职称：梁红、讲师所属学院：自动化学院专业班级：自动化1005 班设计(论文)题目：人脸识别系统的研究与实现2014 年 3 月16 日1、目的及意义（含国内外的研究现状分析）人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有人脸，并给出存在人脸的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。
人脸识别技术的研究无论在理论上还是在实践中都有很大的意义，它涵盖了数字图像处理、神经网络、心理学、生理学、模式识别、计算机视觉以及人工智能等各方面的知识内容，对推动各个学科领域的发展具有重要的理论意义。
在公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等各种领域也都有着巨大的应用价值。
如人脸识别技术可以快速地计算出实时采集到脸部数据与人脸图像数据库中已知人员的脸部数据之间的相似度，返回鉴别结果和相对应的可信度。
如应用面像捕捉，人脸识别技术可以在监控范围中跟踪一个人并确定他的位置。
如在商场、银行、交易所等和金融相关场所，加以人脸识别智能监控，排除不法分子的侵入。
利用人脸识别技术，可以进行计算机的登录控制，可以进行应用程序安全使用、数据库安全访问和文件加密，可以实现局域网和广域网的安全控制，可以保护电子商务的安全性。
如门禁控制，通过摄像机动态捕获人脸,将人脸信息同数据库中的人脸信息进行检索对比,只有图像信息符合的人才可以进入,否则拒绝进入。
在日常生活中，人们识别周围的人用的最多的是人脸。
由于人脸识别的非侵犯性，具有直接、友好、方便的特点，是人们最容易接受的身份鉴别方式。
模式识别技术早在上个世纪60 年代就已经有人提出，由于当时计算机处理速度的限制，只能从理论上证明是可行的。
20 世纪90 年代以来,随着高速度高性能计算机的出现,人脸识别方法有了重大突破，进入了真正的机器自动识别阶段,人脸识别研究也得到了前所未有的重视。
欧美等各高校都建立了人脸识别的实验室，其中著名的大学包括麻省理工学院（MIT）、卡内基·梅隆大学（CMU）等。
在美国主要有麻神理工学院等研究实验室提出的特征人脸对特征空间的投影来实现；在法国已经把人脸识别身份认证技术应用到自助取款机上，在实际使用时需要用一台3D 摄像机，采集人的立体影像来鉴定身份。
目前，美国许多研究小组相继投入到人脸识别方面的研究工作，他们的研究工作得到了美国军方、警方和大公司的资助，进展迅速。
美国军方更是在每年组织人脸识别大赛(FERT)，以促进人脸识别的研究。
日本sony 公司最新推出的数码相机已经整合了人脸自动识别功能，在拍照时，可以自动检测出人脸区域并进行对焦，并且还具有识别笑脸的功能，能够自动检测出笑脸。
2007 年 3 月，美国NIST 报告了2006 年人脸识别供应商评测（FRVT2006）结果，对控制光照条件下的极高分辨率正面人脸图像，最小错误接受率为0.001 时，最小错误拒绝率已达到0.01，对高分辨率、低分辨率下的正面人脸图像的识别，这个数据也分别达到了0.021 与0.024。
在一定条件，有些技术甚至超过了人类的人脸识别力。
国内对于人脸识别的研究较之国外稍晚一些，但是发展速度很快，同时，国家对人脸识别技术的研究也给予了高度的重视。
九十年代中后期以来，国内众多研究机构的研究组在国家自然科学基金、863 计划等资助下开始对人脸识别进行了研究。
其中，具有代表性的人脸识别系统有：清华大学电子系丁晓青教授研究小组开发的THfaceID 系统；中国科技大电子科学与技术系庄镇泉教授研究小组开发的人脸识别考勤系统（KD-Face2.0）；中科院计算所高文研究组开发的GodEye 系统；清华大学电子系苏光大教授研究小组开发的大型人脸综合识别系统；中科院自动化所李子青研究小组开发的人脸识别系统等。
2008 年，在北京奥运会及残奥会开闭幕式，使用了由CBSR 研制的人脸识别技术进行实名制门票查验。
在奥运会及残奥会开闭幕式中，约36 万人次经过了人脸识别系统的验证后进入开闭幕式现场。
为奥运会的安保工作做出了巨大的贡献，该技术拥有完全独立自主的知识产权，人脸识别系统的性能优良，在国际上亦处于领先地位。
2011 年 1 月，由台湾政府资助开发出了新型的人脸识别自动售货机，该机器可以应用在某些特殊商品的销售领域中，如保健产品、面膜、剃须刀等，该人脸识别自动售货机可以根据消费者面部的特征向其推荐特定的商品。
同时，人脸识别技术也可以帮助解决很多社会问题，比如，目前的解救乞讨儿童的公益活动。
其中，以中科院自动化所免费提供人脸识别相关的技术支持，并与多个网络平台合作尽快的付诸于实践。
2、基本内容和技术方案人脸识别系统最主要的功能就是要能识别出人脸，首先该系统需要对通过摄像头拍照而获取到的原始的人脸图片进行一系列处理才可进行下一步的工作，该处理过程也称图像预处理。
只有预处理模块做的好，才可能很好的完成后面的人脸定位和特征提取这两大关键模块。
人脸识别系统的基本功能包括图像获取功能、图像预处理功能、人脸跟踪定位功能。
图像获取模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界面中显示出来以便进行识别。
图像预处理模块主要包括图像光线补偿、图像灰度化、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。
人脸定位模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。
在用VS2010 开发的项目中，只要正确安装OpenCV，并在自己开发的应用程序中正确配置和OpenCV 的连接，就可以直接调用它的视频捕获和图像处理函数，获取图像和图像预处理。
图像预处理后，人脸图像得到增强，进行人脸检测时，受光的影响得到减轻，然后利用肤色和Adaboost 算法进行人脸检测。
人脸定位是将典型的脸部特征标记出来，在本系统中，定位的特征是眼睛，鼻尖和嘴巴三个。
由于眼睛具有对称性，因此可以很快就能标记出来，而鼻子是在眼睛下面，且嘴巴在鼻子下面，所以只要眼睛标记好，鼻子和嘴巴也能相应的标记出来。
在运动区域提取阶段，考虑摄像机输入的一个图像序列。
假定在图像中要检测的人物处于运动状态，而背景则保持不变，那么通过相邻两帧图像进行差分运算，可以舍弃图像中保持不变的部分，保留发生变化的部分。
这样做可以有效地保留人脸的候补区域，去除大部分的背景区域，尤其是那些颜色和人类的肤色相同或相近的背景区域，把人脸从复杂背景下分离出来。
所以最后技术方案确定为直接使用VS2010 调用OpenCV 的视频捕获和图像处理函数获取图像和图像预处理，再利用肤色和Adaboost 算法进行人脸检测，最后将人脸特征标记出来。
3、进度安排第1-3 周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需硬件和软件。
确定方案，完成开题报告。
第3-4 周：安装软件，学习熟练应用软件OpenCV。
第5-7 周：学习OpenCV 库中的相关函数。
第8-10 周：利用VS2010 软件编程，熟练掌握OpenCV 的各种相关功能。
第10-12 周：OpenCV 程序的修改，调试。
第13-14 周：修改并完成毕业论文。
第15 周：准备论文答辩。
4、阅读的参考文献[1]（美）布拉德斯基（Bradski G.），（美）克勒（Kaehler A.），于仕琪，刘瑞祯．学习OpenCV（中文版）[M]．清华大学出版社，2009：601.[2]张宏林．Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践[M]．北京：人民邮电出版社，2003．[3]刘瑞祯，于仕琪．OpenCV 教程（基础篇），北京：北京航空航天大学出版社，2007：243-402．[4]Sonka Milan，Hlavac Image ．Processing，Analysis and Machine Vision[S]．Vaclav Nelson Engineering，2007-04．[5]边肇祺，张学工．模式识别(第二版)[M]．北京：清华大学出版社，176-228．[6]徐慧．Visual C++数字图像实用工程案例精选[M]．北京：人民邮电出版社，96- 170，2004．[7]周长发．精通Visual C++图像处理编程[M]．北京：电子工业出版社，130-163，2004．[8](美) Sara Ford 著, 谢俊译．Visual Studio 程序员箴言[M]．北京：人民邮电出版社，2010．[9]黄朝兴．人脸识别系统的研究与实现[D]．硕士学位论文，四川:西南交通大学，2006．[10]杨靖宇，金钟，郭跃飞．人脸图像有效鉴别特征抽取与识别，南京理工大学学报，2000，24(3)：193-198．[11]Yang G Z，Huang T S．Human face detection in a complex background [J]．Pattern Recognition，1994，27(1)：53~63．[12]李华胜，杨桦，袁保宗．人脸识别系统中的特征提取[J]．北京交通大学学报，2001，25(2)：4．[13]卢春丽，张长水．基于区域特征的快速人脸检测法[J]．清华大学学报(自然科学版)，1999，39(1)：101~105．[14]Pamplona Segundo M，Silva L，Bellon OR．Automatic face segmentation and facial landmark detection in range images [J]．IEEE Trans Syst Man Cybern ，2010，40(5)：1319~1330．[15]李银燕．基于Adaboost 方法的人脸检测[D]．上海：复旦大学信息科学与工程学院，2006．[16]史东承．人脸图像信息处理与识别技术[M]．电子工业出版社，2010-10．[17]李培华．序列图像中运动目标跟踪方法[S]．科学出版社，2010-04．[18]王永卫，李介谷．基于肤色特征的最短生成树方法进行人脸分割．上海交通大学学报，1998-6．[19]Jianlin Wang，Yinsheng Yang．A Moving Object Detection Algorithm based on Background Subtraction Model[A]．Proceedings of 2011 3rd IEEE International Conference on Information Management and Engineering(ICIME 2011)VOL．03[C]．2011．[20]Chunlei Shi，Longxu Jin，Ke Zhang．Face Detection Based on Skin Color Segmentation and AdaBoost Algorithm[A]．Proceedings of 2011 3rd IEEE International Conference on Information Management and Engineering(ICIME 2011) VOL.01．2011-05-21．[21]Yang Hua，Yuan Baozong．Feature Extraction in Human Face Recognition System[A]．Proceedings of 2000 5th International Conference on Signal Processing(Volume Ⅱ of Ⅲ)．2000-08-21．5、指导教师意见。