1. 研究目的与意义（文献综述）

刷脸进站认证系统的核心技术就是人脸识别技术。最近几年，国内掀起了一股图像处理、分析、识别的热潮，其中人脸识别技术得到了极大的发展。

广义的人脸识别实际包括人脸识别系统的一系列相关技术：图像采集、人脸定位、人脸特征提取、图像预处理、模式分类等。人脸识别技术可以广泛应用于保安系统、罪犯识别及身份证明等重要场合。刷脸进站认证系统就是人脸识别技术在身份证明方面的应用。

人脸识别，是20世纪80年代提出的，国内开始发展是在20实际90年代。国内最早开始研究人脸识别技术的，是中科院计算机所与哈尔滨工业大学的一个联合面向实验室。该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授为国内人脸识别技术的发展作出了巨大贡献，直至今天他们仍活跃在人脸识别领域。后来，该实验室成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨提供技术研发和技术支持。其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。当年在微软亚洲研究院的时候，李子青教授就从事人脸识别方面的研究工作。后来，中科院组建了专门的人脸识别研究团队，就由李子青教授带领博士硕士开展研究。该研究团队在国内首先提出了近红外的人脸识别技术，并将该技术用于2008年的北京奥运会。同时，基于近红外人脸识别技术得到了国际专家和同行的一致肯定。除此之外还有清华大学的丁晓青教授。丁晓青教授在字符识别领域有极高的建树，最近几年开始做人脸识别技术的研究，也是非常有成就的。从frvt2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的结果来看，丁晓青教授所带领的研究团队是惟一一个完成大规模3d人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见，在国内人脸识别领域来说，他们的算法在3d领域遥遥领先。而人脸识别技术在国内首次应用在刷脸进站认证系统，是在2017年1月3日，北京西站开通了人脸识别验票系统，也就是刷脸进站，开启了铁路检票服务新时代。

2. 研究的基本内容与方案

本课题主要研究的刷脸进站认证系统主要是应用于铁路运输车站，包括火车站、动车车站、高铁车站等。采用摄像头对人脸图像进行获取，对获取到的图像进行特征提取，然后与人脸样本图片库中的图像特征进行对比，然后根据对比结果选择是否放行。

该系统主要包括以下几个步骤：

1. 图像预处理。由于图像捕捉设备在实际工作时会受到环境光照等条件的影响，设备捕捉到的图像不总是一定理想，所以需要对图像进行降噪处理，提高图像质量。

3. 研究计划与安排

第1~3周 查阅文献；分析题目研究现状，学习基本理论；

第4周 阅读文献、撰写开题报告，英文文献翻译；

第5周 学习人脸识别技术知识，确定实施方案；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]bengio y. learning deep architectures for ai [j]. foundations and trends in machine learning, 2015,2(1): 1-12.

[2]bengio y, delalleau 0. on the expressive power of deep architectures [c]. algorithmic learning theory, berlin heidelberg, 2016，18-36.

[3]bengio y, lecun y. scaling learning algorithms towards ai [j]. large-scale kernel machines, 2016,1 -34