人脸识别技术是利用分析与比较的计算机技术，是现在热门的研究领域。人脸识别技术是生物特征识别技术的一类分支，通过对人的生物特征比对分析达到识别的目的，人脸识别技术具有广泛的市场，各个领域都可以依靠人脸识别技术提升效率和保证安全。人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像片段：判断是否存在人脸 , 存在人脸，进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，达到识别每个人脸的身份的目的。

人脸识别技术包括制造人脸识别系统的一系列相关技术，具体包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别处理、身份确认以及身份查找。

人脸识别技术的技术应用方面非常广阔，主要应用于以下方面：

1. 人脸识别门禁系统与考勤系统，保障住宅和企业安全。

2. 公安司法方面，运用人脸识别系统与网络，可以在公共场合识别逃犯身份。

3. 银行ATM机和柜台，人脸识别就会避免被他人盗取现金现象。

4. 信息安全，如计算机登录、电子商务。目前，电子商务交易都是靠密码来实现。若密码被盗，就无法保证安全。如果使用人脸识别技术，就可以做到数字身份和真实身份统一，从而增加电子商务的可靠性和安全性。

OpenCV 是一个开源的计算机视觉和机器学习库它包含成千上万优化过的算法，为各种计算机视觉应用提供了一个通用工具包。根据这个项目的关于页面，OpenCV 已被广泛运用在各种项目上，从谷歌街景的图片拼接，到交互艺术展览的技术实现中，都有 OpenCV 的身影。openCV自带了三个人脸识别算法：Eigenfaces，Fisherfaces 和局部二值模式直方图 (LBPH)。Opencv也提供了一套物体检测功能，该库自带了可以直接拿来用的检测参数，如人脸，眼睛，鼻子，嘴等。

人脸表情识别也是人脸识别的一门重要分支，现阶段人机交互的需求愈加强烈，计算机和机器人如果像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。人脸表情识别在商业应用上我相信也会大放异彩。此次设计是基于opencv的人脸表情识别技术，通过提取人脸像达到判断表情的设计。

2. 研究的基本内容与方案

基于openCV的人脸表情识别的总体方案如下图所示。