1. 研究目的与意义

人脸的自动识别是生物测定学研究的内容之一，是模式识别领域中的一个前沿课题。

该课题的研究已有 30多年的历史，人脸识别正越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。

目前，人脸识别技术应用广泛，在国家安全、军事安全和公共安全领域，智能门禁、智能视频监控、公安布控、海关身份验证、司机驾照验证等是典型的应用。

2. 课题关键问题和重难点

（１）人脸检测与定位由于人脸模式的多样性和图像获取过程中的不确定性，人脸在图像空间中的分赤非常复杂，建立人脸在高维图像空间中的精确分布模型是一件非常困难的事情。

建立一个统计可靠的估计不仅需要大量的正例样本，而且需要充分多数量的有效反例样本。

（２）特征选择与提取识别人脸主要依据人脸上的特征，也就是说依据那些在不同个体之间存在较大差异而对一个人则比较稳定的度量。

3. 国内外研究现状（文献综述）

（1）人脸识别研究类容一般人脸识别系统主要由五个功能模块组成：人脸定位模块、预处理模块、人脸图像训练模块、特征提取模块和识别模块。

其中人脸定位模块主要完成从原始图像中确定出人脸的位置，得到人脸图像功能。

预处理模块完成对人脸的大小归一化、灰度归一化、消除噪声等功能，可视具体的应用情，而选用，以便于在同一条件下完成训练和识别任务。

4. 研究方案

(1)基于人脸图像对比的身份识别: 即人脸识别问题。

通过将输入人脸图像于人脸数据库中所有已知原型人脸图像计算相似度并对其排序来给出输入人脸的身份信息。

这些包括两类识别问题：一类是闭集，即假定输入的人脸一定是人脸库中得某个个体：另一个是开集识别，即首先要对输入人脸是否在已知人脸库中做出判断，如果是，则给出其身份。

5. 工作计划

第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。

第2周准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。

第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。