人脸识别在身份认证中的应用开题报告
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。
结合人脸识别和RFID卡的考生身份认证系统的研究的开题报告
结合人脸识别和RFID卡的考生身份认证系统的研究的开题报告一、研究背景及意义随着高校普及率的不断扩大，高校面临的考试工作也越来越繁忙。
传统的考试认证方式存在拍照取证、有人冒名顶替等问题。
如果能引入先进的科技手段，将能有效提高考试的安全性和精确性。
而RFID卡和人脸识别技术正好具备这样的功能。
RFID技术是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电波进行数据的读写，能够快速读写大批量的数据，应用场景非常广泛。
而人脸识别技术则是一种通过摄像机对人脸进行拍摄并通过算法进行比对的技术。
两者结合，能够实现更加精确、高效的身份认证功能，可以广泛应用于高校考试场景中，提升考试的安全性和认证精度。
因此，本次研究旨在探索结合RFID卡和人脸识别技术的考生身份认证系统，并对该系统的安全性、实用性和可靠性进行研究和评估。
二、研究内容和方法本研究主要研究内容包括：1. RFID卡技术的研究。
了解RFID卡的工作原理、应用场景、安全性、优点和缺点等。
2. 人脸识别技术的研究。
了解人脸识别技术的基本原理、应用场景、安全性、优点和缺点等。
3. 考生身份认证系统的设计。
基于RFID卡技术和人脸识别技术，设计考生身份认证系统，并制定系统需求规格及系统功能和性能等。
4. 系统实现和评测。
根据需求规格和功能设计，开发系统软件和硬件，并进行安全性、实用性和可靠性等方面的评测。
本研究主要方法包括：1. 文献研究法。
通过查阅相关文献、技术报告和网络资源的方式，深入了解RFID卡技术和人脸识别技术的基础理论和常用算法。
2. 调研法。
通过对高校考试的实际情况进行调研，收集学生身份认证方面的需求、问题和用户反馈，为系统开发和设计提供参考。
3. 系统设计和实现。
根据需求分析，进行系统设计和开发，包括系统软件和硬件。
4. 测试评测。
通过测试和评测，了解系统的安全性、实用性和可靠性等方面的情况，并对系统进行改进和优化。
三、拟解决的关键问题本研究主要解决如下关键问题：1. 如何充分发掘RFID卡和人脸识别技术的优势，设计出一套较为准确、高效、安全的考生身份认证系统？2. 如何克服RFID卡和人脸识别技术存在的安全问题，保障考生身份信息的安全性？3. 如何解决RFID卡和人脸识别技术在实际应用中可能存在的误识别、虚假输出等问题？四、预期研究成果预期研究成果主要包括：1. 提出和设计出一套可行的考生身份认证系统，具有较高的安全性、实用性和可靠性。
人脸识别技术在身份验证中的应用探究
人脸识别技术在身份验证中的应用探究1. 引言人脸识别技术是一种基于人脸特征识别的生物特征识别技术。
随着科技的发展，人脸识别技术在身份验证领域得到了广泛应用。
本文将探究人脸识别技术在身份验证中的应用。
2. 人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理是通过计算机视觉和机器学习算法来识别和验证人脸特征。
首先，它通过摄像设备获取人脸图像，并提取出图像中的关键特征点。
然后，将提取到的特征与人脸库中存储的模板进行比对，从而确定是否匹配。
最后, 给出一个可信度评分，以确定验证结果。
3. 人脸识别在身份验证中的应用3.1 公共安全领域人脸识别技术在公共安全领域起到了重要的作用。
例如，人脸识别技术可以应用于视频监控系统中，实时识别出可疑人员，及时采取相应措施。
此外，一些地铁、机场等场所也使用人脸识别技术来核实乘客的身份信息，提高安全性。
3.2 金融行业人脸识别技术在金融行业的身份验证中得到广泛应用。
例如，银行可以通过人脸识别技术验证客户的身份，确保他们的账户和资金安全。
此外，一些金融机构还使用人脸识别技术来进行犯罪分析，提高对金融诈骗等活动的识别能力。
3.3 企业管理领域人脸识别技术在企业管理领域也有广泛的应用。
例如，一些公司使用人脸识别技术来进行员工考勤和入场控制，提高管理的效率和准确性。
此外，一些高安全性的企业还使用人脸识别技术来控制访客的进出，确保企业的安全。
4. 人脸识别技术的挑战和问题尽管人脸识别技术在身份验证中有很多应用，但仍然面临一些挑战和问题。
首先，光线条件和场景背景的变化可能会影响人脸识别的准确性，特别是在低光环境或复杂背景条件下。
其次，一些攻击手段，如照片、面具等，可能会欺骗人脸识别系统，降低其安全性。
此外，人脸识别技术在处理大规模数据时的计算和存储需求也是一个挑战。
5. 未来发展和应用前景人脸识别技术在身份验证中的应用前景非常广阔。
随着技术的不断发展，识别的准确性将得到进一步提升，安全性将得到增强。
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。
基于人脸识别身份认证系统数据库的设计与研究的开题报告
基于人脸识别身份认证系统数据库的设计与研究的开题报告一、研究背景随着信息技术的飞速发展，信息化在各个领域中得到了广泛的应用，尤其是在身份认证领域，互联网金融、电子商务等行业对于身份认证技术的要求也越来越高。
传统身份认证技术主要是通过密码、证书、指纹和智能卡等手段实现，但这些技术有着各自的局限性，如密码容易被猜到或者遭到黑客攻击等。
与之相对，人脸识别技术具有高精度、高安全性等优点，被广泛应用于各种场景。
基于人脸识别的身份认证技术被广泛应用于智能手机、社交网络、移动支付等多个领域。
其中，互联网金融、电子商务等应用场景对人脸识别的要求尤为高，这主要是因为身份信息的泄露和伪造会给这些领域带来巨大的损失。
因此，基于人脸识别的身份认证技术的研究和应用具有非常重要的意义。
二、研究内容本研究主要围绕基于人脸识别的身份认证系统的数据库设计与研究展开。
具体来说，本研究将分析现有基于人脸识别的身份认证系统的研究现状，总结其优缺点，并且对数据库的设计和实现进行深入探讨。
1. 研究现状调研：对现有的基于人脸识别的身份认证系统进行梳理总结，从中找出优化点和问题，指出数据实现方案需要解决什么问题。
2. 数据库设计：通过分析现有的数据库设计方案，确定数据表的结构和关系，并且根据系统架构和性能需求进行优化。
3. 数据库实现：对于数据库设计方案进行实现，完成开发、测试和部署等工作。
同时，通过测试和优化确保数据库的性能、实时性和数据完整性等方面的要求。
三、研究意义本研究将为基于人脸识别的身份认证系统的进一步优化和完善提供有力的支持。
在对现有方案进行分析的同时，通过提出针对性问题，全面考虑了实现方案的完整性与安全性等方面的因素。
通过完成数据库设计和实现，可以有效提升系统的性能，并且将对开发本类系统的工程师提供可供参考的方案，有利于其在后续工作中的开展。
同时，本研究还将为相关研究人员和开发人员提供有益的参考信息。
四、研究方法和技术路线1. 研究方法：本研究采用文献综合法、实验研究法、案例分析法等多种方法进行研究。
人脸识别在身份认证中的应用开题报告
人脸识别在身份认证中的应用开题报告一、文献综述摘要：随着计算机技术的高速发展和不断更新,智能化和自动化的身份认证系统得到了飞速的发展。
无论是人口繁多的公共场所,还是建筑物的入口都广泛的应用身份认证系统。
本次主要研究了基于人脸识别的身份认证系统的基本背景、系统概述以及发展现状。
1.课题研究的背景在当前条件下,信息安全是整个国家安全的重要组成部分,它已成为影响国家全局和长远利益的重大关键问题。
对一个国家而言,信息控制权是国家主权在现代条件下的总体体现。
信息安全不但是发挥信息革命带来的高效率、高效益的有力保证,而且是对抗信息霸权主义、抵制信息侵略的重要屏障。
信息安全的保障能力是21世纪综合国力、经济竞争能力和生存能力的重要组成部分,是新世纪世界各国都奋力攀登的制高点。
信息安全问题如果解决不好,将全方位的危及我国的政治、军事、经济、文化和社会生活的各个方面,使国家处于信息战和高度经济金融风险的威胁之中。
信息安全是直接关系国家安全、社会稳定和经济健康持续发展的重大问题。
保密技术和认证技术是实现信息安全的两个关键技术。
在某些情况下,认证显得比保密更为重要。
身份认证可以防止非法人员进入系统,防止非法人员通过违法操作获取不正当利益、访问受控信息和恶意破坏系统数据完整性的情况发生。
同时,在一些需要具有较高安全性的系统中,通过用户身份的唯一性,系统可以自动记录用户所做的操作,进行有效的稽核。
在一个有竞争和争斗的现实社会中,身份欺诈是不可避免的,因此常常需要证明个人的身份。
通信和数据系统的安全性也取决于能否正确验证用户或终端的个人身份。
对于计算机的访问和使用、安全地区的出入也都是以精确的身份验证为基础的。
网络中的各种应用和计算机系统都需要通过身份认证来确认一个用户的合法性,然后确定这个用户的个人数据和特定权限。
目前,应用了生物特征识别技术的身份认证系统已得到了广泛的使用,。
生物识别技术是指：结合计算机技术，采用人体固有且特有的生理特性(指纹、虹膜等)和特有行为特征(步态、音色等)来进行身份识别或个体验证的技术手段，涵盖生物统计学、声学、传感器等诸多领域。
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。
基于PCA的人脸识别技术及在身份认证中的应用的开题报告
基于PCA的人脸识别技术及在身份认证中的应用的开题报告一、题目：基于PCA的人脸识别技术及在身份认证中的应用二、选题的背景和意义：随着信息技术的不断发展和普及，人们对安全性的要求也越来越高。
而对于个人身份的认证，传统的密码、指纹等方式都存在一定的安全风险，因为这些方式存在被模拟或冒用的可能性。
人脸识别技术的出现，能够解决这个问题。
它可以通过识别人类面部图像，并将其与数据库中已存储的人脸信息进行比对，从而确定其身份。
随着算法和硬件的快速发展，人脸识别逐渐成为实现身份认证的一种重要手段。
而在人脸识别技术的众多方法中，基于主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）的人脸识别算法是应用最为广泛的一种。
其主要思想是将原始图像像素点的高维空间映射到低维空间，如此可以大幅减少计算量，并且可以提高算法的准确性和鲁棒性，从而适用于大规模人脸匹配应用。
因此，本文将从PCA的基本原理、算法流程等方面入手，分析其在人脸识别技术中的应用，并重点阐述其在身份认证中的实现方法，以期为读者提供相关实际应用的参考意见。
三、选题的主要研究内容：1. PCA算法的基本原理和算法流程；2. 基于PCA的人脸识别技术的实现方法和步骤；3. 在身份认证中基于PCA的人脸识别技术的应用；4. 对比分析PCA算法与其他人脸识别算法的优缺点，并探讨其未来发展趋势。
四、研究方法：本文采用文献综述和实验研究相结合的研究方法，首先通过阅读相关文献，深入掌握PCA算法的理论基础和应用现状，分析其在人脸识别技术中的优势和不足；其次借助Python编程语言，结合OpenCV和Scikit-learn等计算机视觉和机器学习工具包，编写实验程序，对基于PCA的人脸识别技术进行实现和验证；最后在实验结果的基础上，对比分析PCA算法与其他人脸识别算法的优劣之处，并探讨其未来发展趋势。
五、预期成果：1. 理论方面：对PCA算法的基本原理和算法流程进行全面综述，分析其在人脸识别技术中的应用，探讨其在身份认证中的实现方法及优缺点，并展望其未来的发展趋势。
开题报告-人脸检测与识别
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。
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。
开题报告书：人脸识别
即人脸确认。系统在输入人脸图像的同时输入一个用户宣称的该人脸的身份信息，系统要对该输入人脸图像的身份与宣称的身份是否相符作出判断。
三、完成期限和主要本设计思路，撰写开题报告
第4周：开题辩论
第5～6周：制定方案，系统分析与设计
第7～9周：软件编程
[5]王聃，贾云伟，林福严.人脸识别系统中的特征提取[J].自动化学报，2005，21〔7-3〕.
[6] *俭鸽，王世卿，盛光磊.基于小波和DFB-PCA的人脸识别算法研究[J].自动化学报，2007，23〔2-1〕.
[7]曹林，王东峰，*小军，邹谋炎.基于二维Ga bor小波的人脸识别算法[J].电子学报，2006，28〔3〕490-494
(1)人脸的图像获取
从实际应用中可以看出，图像的获取一般是通过外接摄像头或者照相系统实现的，故在本次试验中直接电脑给定所要识别图片，同样可以到达获取效果。此模块应用此方法进展获取。
〔2〕人脸的检测
人脸检测的任务是判断图像中是否存在人脸。假设存在人脸，定位人脸的具体位置，锁定出人脸坐标，并且给出人脸的相关参数。
[11]周嫔，马少平，苏中.多分类器合成方法综献[J].自动化学报，2000，28〔1〕：122-124
[12]任艳娜，吕素红.Web方式人脸识别的设计与实现[J].科技通报，2012 (09):34-37
[13]郭庆，基于VC++的人脸识别系统的设计与实现[D].**.**大学:2011
六、指导教师意见〔包括毕业实习〕
人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进展身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在*些场合，这些识别手段就会有不便之处。
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。
人脸识别技术在身份验证中的应用
人脸识别技术在身份验证中的应用随着科技的不断发展，人脸识别技术作为一种高效、便捷的身份验证方法，被广泛应用于各个领域。
本文将探讨人脸识别技术在身份验证中的应用，并就其优点、挑战以及可能的发展方向进行分析。
一、人脸识别技术的应用现状1. 安全领域：人脸识别技术常用于警务系统、监狱管理和边境安全等场景中进行身份识别，可以有效提高安全防范的效果。
通过将个人的面部特征与数据库中的信息进行比对，可以快速准确地确认身份，帮助警察和安保人员进行犯罪分析和预防。
2. 金融领域：人脸识别技术在银行、支付机构等金融领域得到了广泛应用。
通过将客户的面部特征与其注册时的信息进行比对，可以实现快速、准确的身份认证，防止身份盗窃和欺诈行为。
此外，人脸识别技术还可以用于ATM机的身份验证，提高交易的安全性。
3. 出入管理：人脸识别技术在企事业单位的出入管理中也起到了重要的作用。
传统的门禁系统需要通过刷卡或输入密码进行身份验证，但刷卡遗失或密码泄露的情况较为常见。
而人脸识别技术不需要额外的验证设备，只需摄像头即可实现身份认证，大大提高了便利性和安全性。
4. 移动支付：近年来，移动支付越来越受到人们的青睐。
而人脸识别技术的应用使得移动支付更加便捷和安全。
用户只需通过手机号注册，并进行面部信息的录入，即可通过人脸识别完成支付，避免了密码泄露和盗刷的风险。
二、人脸识别技术的优点1. 高度准确：人脸识别技术能够对个体进行高精度的识别，准确率可达到99%以上。
而且无论是图片还是视频，都能够进行快速识别和比对。
2. 便捷性：与其他身份验证方式相比，人脸识别无需额外的设备，只需摄像头，使得身份验证更加便捷和流畅。
用户只需站在摄像头前，即可完成身份的识别和验证。
3. 不可伪造：每个人的面部特征独一无二，不可复制和伪造。
相较于密码或刷卡等方式，人脸识别技术更难以被冒用，大大提高了身份验证的安全性。
三、人脸识别技术的挑战与发展方向1. 隐私保护：尽管人脸识别技术在身份验证中有着重要作用，但它同时涉及到个人隐私问题。
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。
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人脸识别在身份认证中的应用开题报告
一、文献综述
摘要：随着计算机技术的高速发展和不断更新,智能化和自动化的身份认证系统得到了飞速的发展。
无论是人口繁多的公共场所,还是建筑物的入口都广泛的应用身份认证系统。
本次主要研究了基于人脸识别的身份认证系统的基本背景、系统概述以及发展现状。
1.课题研究的背景
在当前条件下,信息安全是整个国家安全的重要组成部分,它已成为影响国家全局和长远利益的重大关键问题。
对一个国家而言,信息控制权是国家主权在现代条件下的总体体现。
信息安全不但是发挥信息革命带来的高效率、高效益的有力保证,而且是对抗信息霸权主义、抵制信息侵略的重要屏障。
信息安全的保障能力是21世纪综合国力、经济竞争能力和生存能力的重要组成部分,是新世纪世界各国都奋力攀登的制高点。
信息安全问题如果解决不好,将全方位的危及我国的政治、军事、经济、文化和社会生活的各个方面,使国家处于信息战和高度经济金融风险的威胁之中。
信息安全是直接关系国家安全、社会稳定和经济健康持续发展的重大问题。
保密技术和认证技术是实现信息安全的两个关键技术。
在某些情况下,认证显得比保密更为重要。
身份认证可以防止非法人员进入系统,防止非法人员通过违法操作获取不正当利益、访问受控信息和恶意破坏系统数据完整性的情况发生。
同时,在一些需要具有较高安全性的系统中,通过用户身份的唯一性,系统可以自动记录用户所做的操作,进行有效的稽核。
在一个有竞争和争斗的现实社会中,身份欺诈是不可避免的,因此常常需要证明个人的身份。
通信和数据系统的安全性也取决于能否正确验证用户或终端的个人身份。
对于计算机的访问和使用、安全地区的出入也都是以精确的身份验证为基础的。
网络中的各种应用和计算机系统都需要通过身份认证来确认一个用户的合法性,然后确定这个用户的个人数据和特定权限。
目前,应用了生物特征识别技术的身份认证系统已得到了广泛的使用,。
生物识别技术是指：结合计算机技术，采用人体固有且特有的生理特性(指纹、虹膜等)和特有行为特征(步态、音色等)来进行身份识别或个体验证的技术手段，涵盖生物统计学、声学、传感器等诸多领域。
在指纹、视网膜、步态等众多的生物特征中，人脸识别技术是在日常生活中最为友好便捷的快速身份识别方式，同时也是模式识别领域的研究热点。
尽管人脸识别的认证精度要弱于基于虹膜和指纹的识别方案，但其具有非接触、非强制和并发等特性，可以在多个用户无意识的情形下获取样本，用户无需和设备进行直接接触，相对其他认证技术更加友好和直接。
人脸识别技术通过和计算机相连的摄像机或摄像头通过对采集的图像、视频等进行人脸面部跟踪和检测，通过与后台人脸数据库中的信息进行匹配得出识别结果，又被称为“人脸自动机器识别”，涉及机器学习、人工智能、计算机视觉和心理学等诸多技术学科。
2.人脸识别身份认证系统综述
人脸是人类感情最直接的载体,凭借对人脸的观察人们能够推断出许多信息,例如种族,身份等;我们还能通过复杂的表情得到人的个性或者情绪状态等信息。
这些人脸具备的特殊的条件吸引了科学界的目光,科学界在计算机图形学、图像处理、人类学等多个领域对人脸进行研究。
大家经常听到或者看到的人脸识别就是首先将待识别的人脸预存进数据库中,第二步进行人脸比对的过程,并且最重要的是得出比对结果。
人脸识别身份认证系统的基本过程是:首先由图像传感器摄取人脸图像,其次对这张人脸图像进行一些预处理(目的是：使比对更加精确),进而再对人脸进行判断,检查是否为有效人脸,如果是有效人脸就提取特征值进行人脸比对,最终返回比对的结果。
在这个整体过程中,比较关键的三部分就是人脸检测、特征提取和人脸识别。
人脸检测过程是:在给定图像中确定人脸位置或者大小等信息;特征提取过程为:提取人脸的特征点并且将显示在空间里的图像映射到机器空间里。
由于人脸的特征丰富且复杂,所以才能保证人脸识别的准确性。
而且,人脸图像的信息量是非常庞大的,我们必须对图像进行数据压缩,目的是用尽可能少的数据表示尽可能多的信息。
在实际的应用方面,基于人脸识别的身份认证系统具有非常广阔的发展前景和发展空间,并且,基于人脸识别的身份认证系统具有成本低,易安装,方便性好等特殊的优点,也正是由于这些优点,使得人脸识别身份认证系统深受用户的青睐,故而创造了一定的经济效益,同时也带动了经济的发展。
在学术研究的领域内,人脸识别技术(AFR)是非常典型的图像分析、理解与分类的问题,对这一问题的研究意义是非常重大的,它将促进模式识别、图像处理与分析、人工智能、计算机图形学及心理学等诸多学科的发展。
人脸识别发展到今天,已经到了结合人脸的形状和纹理信息构建人脸的3D模型的程度,这种3D模型能够提高人脸识别系统的鲁棒性。
综上所述,人脸识别身份认证系统无论在研究价值还是使用价值方面都有非常重大的意义。
3.国内外研究发展现状
近些年来,由于生物识别技术的不断发展,人脸识别身份认证系统也得到了迅速的发展,到目前为止,有关的技术产品已经达到比较成熟的程度,这些成品在安全性、方便性、易使用性等诸多方面都有许多特长,致使人脸识别身份认证系统的应用领域也发展的更加广泛。
人脸识别身份认证系统的核心技术是生物特征识别技术,并涉及到相关的计算机技术,比如图像处理和人脸图像的数据库及其管理系统等。
目前人脸识别技术的研究与应用在世界范围内都是非常广泛的,以欧洲等国家为首,相对比较著名的机构有英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。
在众多的研究国家和研究机构中,目前的方法主要有:模板匹配、神经网络等方法。
国外发展状况相比,我国有关人脸识别技术的研究在二十世纪80年代起步,并且取得了一定成果。
国内的有关人脸识别身份认证的研究主要集中在三大类方法上:分别是以几何特征为基础、以代数特征和链接机制为基础的人脸正面自动识别方法。
到现在为止我国成功的实现了人脸的正面识别系统和人脸的正侧面互相参照的识别系统等。
在诸多的研究中,一直进行着的国家863项目是我国人脸识别应用方面的一个非常重要的项目,在进行该项目的过程中,我们实现了对8000多张人脸的识别,我国科学家凭借此项成功宣布“面向检测与识别核心技术”这一项目取得了非常重要的突破。
目前,我国在基于人脸识别的身份认证
方面所取得的进展,整体已经和国外同类产品水平持平。
二、本课题要研究或解决的问题及拟采用的手段
1.本次课题主要研究以下几个问题：
1）信息安全学背景，密码学发展前景。
2）身份认证、生物识别背景。
3）身份认证系统的实现机制。
4）人脸识别技术的实现机制。
5）如何构建基于人脸识别的身份认证系统。
2.拟采用研究手段
经过多次比较后，拟在本次课题研究中，采取XXX作为人脸识别方法，同时，使用XXX作为身份认证终端。