1、选题的目的及意义

1.1课题的目的及意义

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流判断人脸及其位置、大小和各件主要面部器官的信息，提取身份特征，将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人身份的技术。人脸识别涉及的领域十分广泛，包括生物学、生理学、心理学、认知学、图形图像学、模式识别等领域，是生物特征识别技术的重要组成部分。对于人脸识别的研究最早源于19世纪末期。随着计算机和模式识别技术的发展，人脸识别技术以它应用范围广的特点再次受到人们的重视，成为计算机视觉和模式识别领域的一个热门领域。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

1.2 国内外现状及发展趋势

在国内，最早研究人脸识别的当属于中科院计算所跟哈工大的一个联合面像实验室。该实验室的高文教授，陈曦林教授，山世光教授，直到今天，都一直活跃在人脸识别领域，更可贵的是，在 IEEE 上面发表了很多 paper。这一点，很值得我们同学学习。后来该实验室，成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨做技 术研发和技术支持。其次是中科院生物研究所的李子清教授，以及下属的中科奥森公司。接着是清华大学的丁晓晴教授。丁晓晴教授在OCR 领域，可谓国内第一人。不过最近几年转行做人脸识别，也是非常有成就的。由此可见，在国内人脸识别领域来说，已经具有了国际水平。

在国外主要有美国，欧洲国家、日本等著名的科研机构有美 CMU,英国的剑桥大学。在人脸识别领域中，国际上逐步形成了以下几个研究方向：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于模板匹配的方法、基于 KL 变换的特征脸方法、基于隐马尔可夫模型的方法和神经网络识别方法等等。它们可以被归类到基于显示特征和基于隐式特征的两大方法中。自从以上几位学者运用基于 Haar 特征和Adaboost 算法进行人脸检测取得长足进步之后，基于Haar 特征的人脸检测方法 备受专家学者的青睐，国内外相关研究成果也是层出不穷。

2. 研究的基本内容与方案

2、研究的主要内容和方法

2.1设计的主要内容：

人脸识别(Face Recognition)的研究大致包括以下5个方面的内容：

(1)人脸检测(Face Detection)：即从不同场景中检测出人脸存在与否同时确定其位置。这一任务主要受面部倾斜度、光照、噪声以及各种各样遮挡的影响。