1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的及意义

生物特征识别是人机交互领域的一个重要的研究方向。生物特征是人类具有识别个人身份的特征，使得计算机通过生物特征（如人脸、虹膜、指纹、掌纹、声音、足迹等）判断出人的身份，是人机交互的基础。其中，人脸识别是生物特征鉴别的一个重要的方向，一直受到国内外学者的密切关注。与其他生物特征相比，人脸特征具有主动性、非侵犯性、自然、友好、对用户干扰少以及易被用户接受等优点。而且，人脸识别技术具有很高的学术价值，涉及了计算机视觉、计算机图像学、图像处理、模式识别、生理学及心理学等多类学科知识。

传统的人脸识别大多是基于二维图像，虽然在特定的环境下，这类方法已经达到了较高的识别率，但是这类方法易于受到光照、表情、姿态等影响。这些因素限制了二维人脸识别方法的推广和应用。

2. 研究的基本内容与方案

2.1设计的基本内容

本文主要内容是在研究三维人脸识别相关理论的基础上，通过查阅大量国内外文献资料，对三维人脸识别的相关算法以及发展现状进行分析和研究．通过对人脸识别相关算法的实验分析，针对三维人脸的表情不敏感特征提取算法与核心思路进行研究，挖掘出三维人脸数据中稳定、鲁棒、表情不敏感以及有辨别性的特征，以提高三维人脸识别算法准确度，初步用程序实现出一种从三维人脸中提取表情不敏感特征的算法。

2.2设计的目标

3. 研究计划与安排

（1）第1周—第4周搜集与三维人脸识别相关的资料，撰写开题报告；

（2）第5周—第6周完成人脸识别数据集预处理、特征提取的相关理论技术研究；

（3）第7周—第12周完成相关实验与验证工作，撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]谢子强. 针对表情变化的人脸识别算法的研究与应用[d]. 北京工业大学, 2016.

[2]王雪峤. 表情不敏感的三维人脸识别研究[d]. 北京交通大学, 2016.

[3]常朋朋. 表情鲁棒的三维人脸识别算法研究[d]. 东南大学, 2015.