全文总字数：3304字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：1、学习并掌握人脸识别相关算法的知识，了解并熟悉matlab平台环境和编程语言。

2、学习并掌握奇异值（svd）分解的办法，对人脸图像进行特征提取，同时利用bp神经网络作为训练器，最终完成人脸识别系统的设计工作。

研究意义： 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。

2. 研究的基本内容

1、简单介绍人脸识别技术，阐述人脸识别技术的发展情况以及本选题的背景与意义。

2、讨论所采用的主要算法和技术，阐述完成人脸识别的整个设计方案和识别流程。

3、对于人工神经网络主要是bp神经网络进行详细介绍；并阐释bp神经网络模型和算法在设计中的使用。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案：（1）查阅参考文献了解人脸识别的相关算法；（2）选定具体算法并细致学习；（3）进行方案设计和程序设计，熟悉MATLAB语言环境；（4）编写程序，设计GUI操作界面，完成整体人脸识别系统设计。（5）检验是否可以实现预期目标和做出修改和调整。进度：2017.12月05日-2018.01月05日完成任务书； 2018.01月05日-2018.03月05日阅读相关文献，完成开题报告；2018.03月05日-2018.04月14日完成程序设计和编写，实现系统的可执行并且进行预答辩；

2018.04月15日-2018.05月20日完成毕业论文及相关查重，参加毕业答辩。

预期效果：（1）熟练掌握SVD特征提取算法的设计原理和BP神经网络在人脸识别领域的应用，了解MATLAB的编程语言；（2）设计程序，能够实现ORL人脸数据库中人脸的识别。（3）制作面向对象的GUI界面，使识别系统具有交互。

4. 参考文献

[1]王映辉.人脸识别原理、方法、技术.北京:科学出版社,2010

[2]阮秋琦.数字图像处理基础.北京:清华大学出版社,2009

[3]张良均,曹晶, 蒋世忠.神经网络实用教程.北京:机械工业出版社,2009