1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1选题意义和目的

当今时代社会高速发展，技术不断进步。自动化，智能化及科技化已是日常生活的常态。信息的安全的重要性也日益凸显，普通的身份识别已经无法保证信息的安全性。再加上计算机软件及硬件的性能在近几年内飞速的提升，人体的生物识别技术因其高效、稳定、快速、唯一的特性得到了相当大的重视和发展。生物识别技术利用的主要是人体的特有特征，例如指纹，人脸，虹膜等。而人脸作为区分人与人差异的重要特征，得到了国内外研究学者的青睐。所谓人脸识别指从用计算机从图像或者图像的序列中检测到人的脸部，对其进行身份判别。人脸识别的优势具体体现在以下几个方面。

2. 研究的基本内容与方案

2.1人脸识别技术的研究内容

在多元统计分析中，主成分分析（principal components analysis，pca）是一种分析、简化数据集的技术。主成分分析经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分，忽略高阶主成分进行实现。这样，低阶成分往往能够保留住数据的最重要方面。正是因为这一特性，pca方法是人脸识别的主流方法之一。人脸图像通过矩阵变换，投影到子空间，将人脸图像由其特征行向量组成，这种方法极大的降低了数据的维度，便于下一步的聚类和识别。

3. 研究计划与安排

第1-4周:收集资料

熟悉课题内容

确定设计思路

4. 参考文献（12篇以上）

[1]尹飞, 冯大政. 基于pca算法的人脸识别[j]. 计算机技术与发展, 2008, 18(10):31-33.

[2]孙涛, 谷士文, 费耀平. 基于pca算法的人脸识别方法研究比较[j]. 现代电子技术, 2007, 30(1):112-114.

[3]张道华. 基于pca算法的人脸识别技术研究[j]. 吉林广播电视大学学报, 2013(8):68-69.