1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

【本课题意义】

由于大学校园开放式的管理方式，校园内人员混杂，而仅仅依靠像校园卡等传统的个人身份识别方式已经不能保障大学生们的人身财产安全。虽然我们学校宿舍已经有了门禁管理系统，但是外来人员盗窃、上门推销诈骗现象屡见不鲜。

在当下社会，各种智能识别系统的应用越来越广泛和生活化，并且还能进行一些特色化服务。然而，我们所熟知的传统方式像使用一些具有私人信息的证件物品来认证，或者是使用用户名以及密码来进行识的方法却是问题重重。只有在一些要求相对比较高的系统中，才会将这两种方法结合起来使用的，比如大家经常使用的atm机，我们只有在插入atm卡并输入正确的密码才能进行操作。但是以上这些单一或者结合的传统身份鉴别方法的缺点是相当明显的，因为这些能证明身份的物品很容易丢失或者被伪造，个人信息容易遗忘或被盗取。传统的安全措施已不能完全满足社会要求。在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征识别技术人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学邻域研究的热点课题之一.所谓人脸识别，是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用储存有若干已知身份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个的身份。

2. 研究的基本内容和问题

【研究目标】

1、目前，我的研究目的在于实现人脸识别eigenface算法和灰度算法等基本算法。

2、并熟练的使用opencv软件。

3. 研究的方法与方案

【研究方法】

目前的主要方法是，通过opencv软件和c 语言来实现eigenface算法以及灰度算法等基本算法。

【技术路线】

4. 研究创新点

【特色或创新之处】

本课题不但结合了灰度和彩色两种人脸图像处理的方法并且还能实现其他的处理方法，但由于时间关系，只进行灰度和彩色两种人脸图像处理方法

5. 研究计划与进展

【研究计划及预期进展】

2015.1.12015.2.28 确定选题，收集资料，撰写文献综述等

2015.3.12015.4.15 进行相关程序编写完成