1. 研究目的与意义（文献综述）

随着信息技术的飞速发展及人们安全意识的不断提高，人脸识别领域的研究越来越受到人们的关注。当今社会，信息技术已经渗入人们生活的各个方面，如网上银行、网上购物、在线支付、社交软件等。这些技术为人们带来方便的同时，涉及个人财产和隐私等的信息安全问题也已成为人们关注的热点。传统的身份识别方法，如证件、密码、钥匙等，容易被窃取和泄露，已经不足以满足人们对安全保护的要求。例如最近利用他人身份证即可进行的校园贷就是利用信息安全方面的漏洞。对于传统的身份识别方法，即使是这样的双重保护也无法达到期望的效果。因此，一种更安全、更可靠、更高效的身份识别技术——生物特征识别技术，逐渐进入人们的视野并迅速得到发展和应用。

生物特征识别技术主要是运用计算机视觉、图形图像处理、模式识别等技术来提取和描述人类的生理特征或行为特征，从而对个人的身份进行验证。每一个人都有不同的生理特征和行为特征，这些特征也都是可以测量的，同样也是可以通过各种技术来自动识别和验证的。这些可以检测和验证的生理特征有：指纹、虹膜、掌纹、人脸特征、dna、视网膜等，行为特征有声音、笔迹、步态等。对于人类的生物特征，目前已经研究出的生物识别技术包括人脸、指纹、声音等方面的识别。通常来说，识别人类的生物特征技术具有方便性和可靠性，这种识别方式不用人们随身携带各种证件、卡和钥匙，也不用记住繁琐的口令，只需认定这个人本身即可。人脸识别比通过虹膜、指纹等识别方式的识别准确率低，但是它对人体没有侵害性，而且它的识别方式也更自然，更直观，所以人脸识别也就成为了目前比较容易被接受和面向大众的生物特征识别方式。

根据目前生物特征识别技术的研究情况来看，人脸识别技术的优势有：非接触性：在获取人脸图像的过程中，图像采集设备不会接触到用户，这种方式更易于被用户接受；非强制性：人脸图像的采集不需要强制用户同意配合，完全可在用户没有注意的情况下获取其面部影像；并发性：实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别，更加快速和高效；简便性：人脸识别对设备的要求不高，只需有相机或摄像头记录下人脸图像即可，操作简单、结果直观、隐蔽性好。

2. 研究的基本内容与方案

2.1系统总体框架

本项目基于open cv开源的可以跨平台运行的计算机视觉库，以及其中包含许多图像处理和计算机视觉方面的通用算法，实现一个利用c 编写的程序在电脑上调取摄像头并识别面孔的设计与开发工作，其基本内容包括：

1. 利用电脑摄像头进行人脸图像采集及检测。

3. 研究计划与安排

在综合考虑设计任务之后，设计进度安排如下：

第1-2周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需掌握的知识范围，完成开题报告。

第3-5周：开发工具与opencv功能学习。完成系统需求分析和方案设计。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]朱兴统,习洋洋.基于c 和opencv的人脸识别系统的设计与实现[j].自动化与仪器仪表,2014(08):127-128 131.

[2]何荣. 基于opencv的人脸识别系统设计[d].华南理工大学,2013.

[3]卜秋月. 基于opencv的人脸识别系统的设计与实现[d].吉林大学,2015.