1. 研究目的与意义（文献综述）

随着现代科学技术的迅速发展，人们对身份识别的应用越来越多样化，也更加重视它的隐秘性，安全性和便利程度。传统的身份证，密码等已经不能适应社会的发展需要，在此情况下，生物识别技术发展迅猛，其通过计算机与光学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如指纹、脸象、虹膜等，和行为特征来进行个人身份的鉴定，较之传统的身份识别有很大优势。面部识别作为其一个重要分支，随着计算机技术的不断成熟，在公安司法，信息安全，智能生活等方面应用广泛，有很大的社会需求。随着科技的发展，利用android设备便可完成这些操作，利用手机软件进行采集和身份匹配，方便快捷，由此可见，人脸识别有着广泛的应用前景。

人脸识别的历史是非常悠久的。在我国，最早从人工向计算机智能识别发展的生物识别技术是指纹识别，但是在实际应用中逐渐产生了对人脸识别技术的需求。从2001年开始，公安部门就开始使用这一技术来防范打击重大刑事犯罪并取得国家的支持。随后，我国在2008年北京奥运会举行时应用了人脸识别技术，这标志着我国的人脸识别进入大规模的使用阶段。在前几年举办的世博会上，该技术得到更加广泛的应用，同时各大公司也逐渐加入，实现了人脸识别技术在中国的大规模应用。

国内外对于人脸识别的研究都非常的活跃。美国、德国、日本等经济发达国家和部分发展中国家都有研究机构和研究人员对此进行专门的研究。

2. 研究的基本内容与方案

设计一款身份认证识别的应用软件，能实现利用手机应用软件对现场人脸信息采集，以及与个人身份证进行匹配认证识别功能。掌握手机应用软件设计的基本原理，了解软件设计的流程，分析用户需求并设计主要的功能模块，能掌握运用基本的程序编程语言实现其功能。

运用Android系统平台，研究在手机端实现人脸识别功能。在AndroidStudio软件平台上进行应用软件的设计。在显示界面中，Android应用程序非常易于使用，在编程中，Android支持人脸识别的所有功能，如图像的采集和图像处理，数据存储。

人脸识别的过程主要是通过摄像头获取人脸信息并计算，进行识别并匹配身份信息。该过程主要分为以下几个步骤：人脸检测、人脸预处理、特征提取和匹配识别。讨论面部检测，大体采用Adaboost算法检测人脸。人脸识别的算法有很多种，采用综合各种面部识别算法，基于本应用使用PCA的算法进行讨论。主成分分析法的基本思想是找到数据中的主要特征，对于图像来说就是关注目标的特征，使用PCA算法可以减少数据冗余，加快速度。

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需原理和技术。确定方案，完成开题报告。

第4－7周：用户需求分析。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 狸雅人，photoshop 智能手机app界面设计[m]，人民邮电出版社，2013