1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

科技的发展正在加速改变我们的生活。未来某一天，我们上街连手机都不用带了，只要“带脸”就行。因为，我们正在迈向“刷脸时代”。到时，把你的所有信息、财产都跟你的脸绑定了，出门“刷脸”就行。本次设计的目的是开发一个刷脸登陆app,这个app可以：（1）提取人脸特征，可以包括这个人的年龄、性别、表情（微笑，惊讶，平静，生气）等；（2）实现刷脸验证。

传统生物识别技术的基本原理是运用传感器识别人体固有的生理特性差别，如笔迹，步态，声音，指纹，虹膜，掌纹等。与之相比，人脸识别利用人脸面部特征进行信息对比，安全识别的要素，具有许多优点，让这种技术越来越重要，算法越来越精确，应用越来越广泛。尤其是具有诸多传感器的移动电话，在安全与解锁方面有更多的要求和应用前景。

2. 研究的基本内容与方案

本设计的主要工作是对系统摄取到的手机使用者的人脸图像进行识别确认，重点研究了人脸图像的人脸检测算法和人脸识别算法。主要分量分析(principal component analysis，pca)是普遍使用的一种技术。pca方法可以总结为以下几个阶段：训练样本、特征提取、构造特征空间、投影计算。这种技术的主要作用是将续信号转换为一组不相关的表示系数。主要分量分析(pca)形成了k-l变换的基础，主要用于数据的紧凑表示。在数据挖掘的应用中，它主要应用于简化大维数的数据集合，减少特征空间维数，可以用较小的存储代价和计算复杂度获得较高的准确性。

拟采用基于android平台的pca算法实现，并在手机上可运行。基本方案为，在应用打开后调用摄像头拍照。与人脸库中保存人脸做对比，再进入界面。界面中可添加删除人脸库，并计算该算法的识别率。

3. 研究计划与安排

第1周—第4周 搜集资料，撰写开题报告；

第5周 学习java；

第6周 学习android；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 李康顺,李凯,张文生.一种基于改进bp神经网络的pca人脸识别算法.计算机应用与软件,p158-161,2014.
[2] 梁斌,段富.奇异值分解和改进pca的视频人脸检索方法.计算机工程与应用,p177-182,2013.
[3] 邓文渊.android开发基础教程.人民邮电出版社,2014，第1版.
[4] sushma jaiswal.evaluation of#8194;face#8194;recognition#8194;methods.journal of global research in computer science,2011.
[ 5] xiaodong li.face recognition method based on fuzzy 2dpca.journal of electrical and computer engineering.journal of electrical and computer engineering,2014.
[6] xue-guang wang , shu-hong chen.a face recognition method based on pca and gep.advances in information sciences and service sciences.advanced institutes of convergence information technology,2013.

[12] xia yong-quan，jo kang-hyun，gan yong，et al． Ｒeview of intelli-

gent transportation system based on computer vision［j］． journal of