开题报告：人脸识别
静态人脸图像识别研究的开题报告
静态人脸图像识别研究的开题报告一、选题背景与意义随着摄像头技术的快速普及，人脸识别技术逐渐成为各领域的研究热点。
人脸识别技术在安防、金融、医疗等行业应用广泛，随着对数据隐私保护和信息安全的重视，越来越多的人脸识别应用需要采用静态人脸图像进行识别。
因此，静态人脸图像识别技术的研究具有重要的理论和实际意义。
二、研究内容和目标本文旨在研究静态人脸图像识别技术，主要包括以下内容：1. 静态人脸图像的特点及处理方法；2. 常用静态人脸图像识别方法的原理及优缺点；3. 通过实验比较不同静态人脸图像识别方法的性能差异；4. 开发一个基于静态人脸图像的识别系统，对该系统的性能进行评估。
三、研究方法和步骤1. 收集并整理静态人脸图像数据集；2. 分析和比较当前常用的静态人脸图像识别方法，包括特征提取、分类器选择等；3. 设计实验方案，比较不同静态人脸图像识别方法的性能差异；4. 选取一种性能较好的静态人脸图像识别方法，开发一个基于该方法的识别系统；5. 对该系统的性能进行评估，包括准确率、鲁棒性、速度等指标。
四、预期结果和意义本研究旨在研究静态人脸图像识别技术，通过比较不同方法的性能差异，选取一种性能较好的识别方法，并开发一个基于该方法的识别系统。
预计能够取得以下成果：1. 探究静态人脸图像处理方法和识别方法的优缺点；2. 比较各种方法的性能差异，找出最适合静态人脸图像识别的方法；3. 开发一个基于静态人脸图像的识别系统；4. 评估该系统的性能，为更广泛的应用提供依据。
五、可行性分析1. 数据集：目前已有多个公开的人脸图像数据集，如LFW、YALE、CASIA等，数据集的获取和整理相对容易。
2. 方法实现：使用Python等编程语言中已有的机器学习库，如sklearn等可以较为容易地实现各种静态人脸图像识别方法。
3. 系统开发：选用现有的人脸识别开发平台，如OpenCV等，可以快速地开发一个基于静态人脸图像的识别系统，同时该平台提供了多种静态人脸图像处理和识别方法，可以较为方便地进行比较和分析。
利用遗传算法实现人脸识别的开题报告
利用遗传算法实现人脸识别的开题报告一、选题背景随着计算机技术的不断发展，人脸识别成为了一个非常热门的领域。
而遗传算法是一种受生物进化原理启发的优化算法，常应用于求解复杂的优化问题。
利用遗传算法实现人脸识别，可以有效提高人脸识别的准确性和效率。
二、研究意义人脸识别具有广泛的应用价值，例如安全监控、身份认证、人脸支付等。
而人脸识别准确率和速度是击败其他竞争对手的重要因素。
遗传算法在解决优化问题方面表现出色，可以用来优化人脸识别算法的参数，从而提高人脸识别的准确性和效率。
三、研究内容1.人脸识别的原理和算法2.遗传算法的基本原理和编码方式3.将遗传算法应用于人脸识别的参数优化4.实验验证和性能分析四、研究方法1.收集人脸识别算法和遗传算法的相关论文和资料2.设计并实现遗传算法优化人脸识别算法的参数3.基于公开的人脸识别数据集进行实验验证4.分析实验结果，评估算法的性能表现五、研究计划1.前期准备阶段：收集相关资料，完善研究方案2.中期实施阶段：设计并实现算法，进行实验验证3.后期总结阶段：对实验结果进行分析总结，撰写论文六、论文结构1.绪论：阐述研究选题的背景和意义2.相关技术介绍：介绍人脸识别算法、遗传算法的基本原理和编码方式3.遗传算法应用于人脸识别的参数优化4.实验与分析：进行实验验证，分析实验结果5.结论与展望：总结论文内容，指出后续研究方向七、研究难点1.如何寻找合适的遗传算法编码方式2.如何选择合适数量的组合优化参数3.如何评估实验结果的准确程度八、预期成果本研究将以遗传算法为基础，优化人脸识别算法的参数，提高人脸识别的准确性和效率。
同时，可以为相关领域的研究提供新的思路和方法，具有一定的参考价值。
光照影响下的人脸识别研究的开题报告
光照影响下的人脸识别研究的开题报告一、研究背景随着智能安防技术的不断发展和应用，人脸识别技术已经成为了智能安防系统中的重要组成部分。
然而，人脸识别技术在光照条件变化时仍然存在着很大的问题，光照条件的变化会影响人脸的外形、质感和颜色，从而影响人脸识别的准确性和鲁棒性。
因此，光照影响下的人脸识别研究具有很高的实用价值和科学意义。
二、研究意义人脸识别技术的准确性和鲁棒性对于智能安防系统的性能和效果有着至关重要的影响，而光照条件的变化是智能安防系统中难以避免的因素之一。
因此，研究光照影响下的人脸识别技术，提高人脸识别技术在光照条件变化时的准确性和鲁棒性，具有重要的应用价值和实用意义。
三、研究内容1.研究光照对人脸表观特征的影响，探究光照条件对人脸识别技术的影响机理。
2.研究光照影响下的人脸检测和定位技术，提高人脸检测和定位技术在光照变化条件下的性能和效果。
3.探索基于深度学习的光照影响下的人脸识别技术，提高人脸识别技术在光照变化条件下的准确性和鲁棒性。
四、研究方法本研究将采用综合分析、实验研究和建模仿真等方法，研究光照影响下的人脸识别技术。
具体研究方法包括：1.综合分析已有的人脸识别技术，探究光照对人脸表观特征的影响机理。
2.通过实验采集具有不同光照条件下的人脸图像数据，研究光照条件对人脸检测和定位技术的影响。
3.基于深度学习算法，设计光照影响下的人脸识别模型，提高人脸识别技术在光照变化条件下的准确性和鲁棒性。
五、研究成果本研究预期将得到以下成果：1.探究光照条件对人脸识别技术的影响机理，提出光照影响下的人脸识别模型。
2.提高人脸检测和定位技术在光照变化条件下的性能和效果。
3.提高人脸识别技术在光照变化条件下的准确性和鲁棒性，提高智能安防系统的性能和效果。
六、研究计划本研究的主要研究内容和计划如下：1.前期调研（2周）：综合调研已有的光照影响下的人脸识别技术及其应用现状。
2.数据采集与处理（4周）：设计并采集具有不同光照条件下的数据集，并进行数据预处理。
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。
基于BREW的人脸识别的研究与设计的开题报告
基于BREW的人脸识别的研究与设计的开题报告一、研究方向本次研究将以BREW技术为基础，对人脸识别技术进行研究与设计。
二、研究背景目前，随着科技的不断发展与进步，人们的生活方式也发生了很大的变化。
人们对于安全的要求越来越高，传统的密码、证件等安全认证方式的安全性也逐渐被质疑。
而人脸识别技术作为一种新型的认证方式，不仅提高了认证的准确性，也方便了用户的使用。
同时，随着智能手机等移动设备的普及，人脸识别技术在移动设备上的应用也越来越广泛。
BREW技术是一种基于CDMA技术的移动设备应用程序开发平台，其开发工具与API函数库非常完备，可以满足对于应用程序的多样化需求。
因此，利用BREW技术进行人脸识别技术的应用开发具有很高的可行性。
三、研究内容本次研究将围绕基于BREW技术的人脸识别技术应用开发展开，包括以下几个方面：1. 人脸图像采集和预处理。
2. 基于特征提取的人脸比对算法设计与实现。
3. 基于BREW技术开发移动设备上的人脸识别应用程序。
4. 课题应用测试，评估人脸识别系统的准确性与鲁棒性。
四、研究意义本研究利用BREW技术对人脸识别技术进行开发与应用，可以提高认证的准确度，为用户提供更好的安全保障。
同时，该应用可以在移动设备上实现，方便了用户的使用，也提升了移动设备的智能化程度。
五、研究方法本研究采用实验研究方法，包括样本采集、算法设计与实现、应用程序开发及测试等环节。
六、论文结构本论文包括以下几个部分：第一章：绪论，介绍课题的背景、目的、意义和研究方法。
第二章：人脸识别的相关技术研究，包括人脸图像处理、特征提取、比对算法等方面的研究。
第三章：基于BREW技术的人脸识别技术应用的设计与实现。
第四章：应用测试，包括实验环境、测试数据、数据分析等内容。
第五章：总结与展望，对于本研究的成果进行总结，并展望未来的研究方向。
参考文献：列出本论文中所涉及的参考文献。
七、预期成果本研究预期可以实现一个基于BREW技术的人脸识别应用程序，并对其进行测试和评估，验证该应用的准确性和实用性。
基于支持向量机的人脸识别的开题报告
基于支持向量机的人脸识别的开题报告1. 研究背景和意义人脸识别技术近年来得到了迅速发展，具有广泛的应用前景，如公共安全、生物识别、智能家居等领域。
支持向量机是一种有效的分类算法，在人脸识别中也有优异的性能表现。
因此，基于支持向量机的人脸识别技术有着重要的研究意义。
2. 研究内容和目标本研究旨在设计和实现一种基于支持向量机的人脸识别算法，主要研究内容包括以下方面：（1）采集人脸图像数据集；（2）使用特征提取算法对人脸图像进行特征提取；（3）采用支持向量机分类器对特征向量进行分类；（4）对算法的性能进行评价，并与其他算法进行比较。
3. 研究方法（1）数据采集与预处理：选择公开数据集进行人脸图像数据采集，并对数据进行预处理，包括图像去噪、对齐、裁剪等操作。
（2）特征提取：采用局部二值模式（LBP）和主成分分析（PCA）等算法对人脸图像进行特征提取。
（3）支持向量机分类：使用支持向量机进行人脸分类。
（4）性能评价：使用准确率、召回率、F1值等指标对算法进行性能评价，同时与其他算法进行比较。
4. 研究意义本研究通过设计和实现一种基于支持向量机的人脸识别算法，探索了支持向量机在人脸识别中的应用。
结果表明，该算法具有较高的识别准确率。
此外，本研究的相关成果有望在公共安全、人脸认证等领域得到广泛的应用。
5. 参考文献[1] Lee K C, Ho J, Kriegman D J. Acquiring linear subspaces for face recognition under variable lighting [J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2005, 27(5): 684-698.[2] Viola P, Jones M. Robust real-time face detection [C]. Proceedings of the Ninth IEEE International Conference on Computer Vision, 2003, 1: 747-754.[3] Wang Z, Ding Z, Li H, Li X. Face recognition using AdaBoost-based combined features and support vector machines [C]. Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, 2006, 2: 559-564.[4] Guo H, Wei D, Tao D. LBP-Based Locality-Constrained Linear Coding for Face Recognition [J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2013, 22(4): 1408-1415.[5] Chen M, Li X, Huang Z, Zhang Y. Face recognition based on Multi-scale Local Binary Patterns and Extreme Learning Machine [J]. Neurocomputing, 2016, 174: 795-805.。
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。
人脸口罩识别开题报告
人脸口罩识别开题报告1. 背景随着新冠病毒的爆发，戴口罩已经成为一种必要的防护措施。
然而，传统的人脸识别技术因为无法正确识别戴口罩的人脸而面临挑战。
因此，开发一种能够准确识别戴口罩的人脸识别技术变得非常重要。
本文的目标是探索和研究人脸口罩识别的方法，并提出一种基于XXXX的人脸口罩识别算法。
2. 目标本项目的主要目标是开发一种高效准确的人脸口罩识别算法。
通过该算法，可以快速准确地识别人们是否戴了口罩。
具体来说，我们的目标如下：•提出一种基于XXXX的人脸口罩识别算法。
•训练和优化该算法，以提高准确性和性能。
•实现一个实时人脸口罩识别系统，可以在摄像头捕捉到的实时视频中进行口罩识别。
3. 方法我们将使用以下方法来实现人脸口罩识别：3.1 数据集准备为了训练和评估我们的算法，我们需要一个包含有戴口罩和不戴口罩照片的数据集。
我们将收集一组包括戴口罩和不戴口罩的人脸照片，并将其手动标记为戴口罩或不戴口罩。
接下来，我们将使用这个数据集来训练我们的人脸口罩识别模型。
3.2 基于XXXX的人脸口罩识别算法我们将采用XXXX方法来实现人脸口罩识别。
该方法将人脸特征提取与分类器相结合，能够在保持较高准确性的同时实现低延迟的识别。
我们将利用已有的开源人脸识别库进行实现，并对其进行修改和优化，以实现对戴口罩人脸的准确识别。
3.3 模型训练和优化我们将使用数据集来训练我们的人脸口罩识别模型。
训练过程中，我们将使用监督学习的方法，将标注好的数据输入到模型中，并通过反向传播算法来优化模型的参数。
为了提高模型的性能，我们将使用一些经典的技术，如数据增强、模型压缩等。
3.4 实时口罩识别系统在训练好的模型基础上，我们将实现一个实时口罩识别系统。
该系统将使用电脑摄像头捕获实时视频流，并对每一帧进行人脸检测和口罩识别。
最终，我们将在屏幕上显示出被识别的结果，并实时统计人口戴口罩的情况，以便用于统计和分析。
4. 时间计划我们将按照以下时间计划执行本项目：•第1周：数据集准备和标记•第2周：基于XXXX的人脸口罩识别算法实现•第3周：模型训练和优化•第4周：实时口罩识别系统开发和测试•第5周：结果分析和性能优化•第6周：撰写论文和提交报告5. 预期成果我们期望本项目能够实现以下成果：•提出一种高效准确的人脸口罩识别算法。
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。
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。
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北方工业大学
本科毕业设计（论文）开题报告书
题 目： 基于直方图差值比较方法的人脸识别系统
指导教师：
专业班级：
学 号：
姓 名：
日 期： 2013 年 3 月 20 日
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一、选题的目的、意义
1
近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸
识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身
份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。
此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人
类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、
行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机
制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。
同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，
人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较
之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标
就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸
图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图
像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人
脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰
条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。
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，利用人脸图像来进行身份验证，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，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。
2
二、本题的基本内容
本设计利用MATLAB实现一个人脸识别系统，其中涉及到图像的选取，
脸部定位，特征提取，图像处理和识别几个过程。在上述过程之中，由于PC
机可以进行图片的载入等功能，故本设计集中讨论人脸检测、特征提取、人脸
识别等相应模块。
(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，同样可以达到获取效果。
此模块应用此方法进行获取。
（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。若存在人脸，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。
(3)特征提取
通过人脸特征点的检测与标定可以确定人脸图像中显著特征点（如眼睛、
眉毛、鼻子、嘴巴等器官），以及脸部各器官相关比例，并把这些信息导出，以
待下一步检测。
(4)基于人脸图像比对识别
即人脸识别问题。通过将输入人脸图像与人脸数据库中的所有已知原型人
脸图像进行比对，计算其相似度。根据计算的结果对其排序，给出输入人脸的
身份信息。
(5)基于人脸图像比对的身份验证
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。
人
脸
图
像
获
取
人脸检测 特征提取 人
脸
识
别
3
三、完成期限和主要措施
第 1～3 周：查阅相关资料，形成基本设计思路，撰写开题报告
第 4 周：开题答辩
第 5～6 周：制定方案，系统分析与设计
第 7～9 周：软件编程
第 10 周：期中检验
第11～13周：完成软件调试，系统测试
第14～15周：验收；撰写毕业设计论文
第 16 周：审阅论文，答辩准备
第 17 周：答辩
四、预期达到的目标
通过对人脸识别系统的设计，应实现如下要求：当输入人脸图片后，
计算机首先进行人脸检测（在输入图像中寻找人脸），给出人脸有无的结果；然
后进行人脸定位，确定人脸的位置并提取出来。对人脸的定位在输入是图像序
列时一般也称之为人脸跟踪。通常检测和定位结合进行。对提取出来的人脸借
助人脸描述就可以进行（狭义的）人脸识别，即通过提取特征来确定其身份。
4
五、主要参考文献
[1] 祝磊，朱善安.人脸识别的一种新的特征提取方法[J].计算机学报，2007，
34（6）：122-1251
[2] 何东风，凌捷.人脸识别技术综述[J].计算机学报，2003，13（12）75-78
[4] 何国辉，甘俊英.PCA-LDA算法在性别鉴别中的应用[J].中国图像图形学
报，2006，32（19）：208-211.
[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] 张俭鸽，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，刘小军，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
[8] 焦峰，山世光，崔国勤，高文，李锦涛.基于局部特征分析的人脸识别方法
[J].自动化学报，2003，15（1）：53-58
[9] 徐倩，邓伟.一种融合两种主成分分析的人脸识别方法[J].计算机学报，
2007，43（25）：195-197
[10] 刘贵喜，杨万海.基于小波分解的图像融和方法及性能评价[J].自动化学
报，2002，28（6）：927-934
[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].辽宁.辽宁大学:2011
5
六、指导教师意见（包括毕业实习）
指导教师签字：
年 月 日
七、系审查意见
系主任签章：
年 月 日
八、学院审查意见
6
院长签章：
年 月 日