1. 研究目的与意义

随着数字信号和模拟信号处理理论和计算机的发展，通过cmos摄像头获取的模拟信号转化为数字信号，然后使用计算机实现对视觉信息的处理，这就提出了一个新的理念怎样通过计算机来进行生物的检测，随着科学技术的不断创新及发展，这个理念被实现了，生物特征检测技术中人脸的自动检测占有重要的地位，人脸检测技术与其他生物检测方法相比，人脸检测具有算法简单、设计更直接、友好和方便等特点，因而人脸自动检测问题的研究不仅具有重要的应用价值，而且具有重要的理论意义。

人脸检测主要用在公共安全领域、智能家居、金融管理、物业管理、以及网络安全和考勤等方面。

由于数字信息比模拟信息更易于存储和处理，因此，在视频监控领域采用计算机对视频信息进行采集、存储、分析得到许多人的青睐。

2. 课题关键问题和重难点

采集的图片进行人脸检测通过以下步骤，先对需要检测的目标进行特征的提取，利用这些特征数据建立目标检测模型，然后将需要检测的图像与目标模型进行匹配，如果匹配成功则使用矩形来进行标记。

人脸检测技术股由于受到一些光线，环境的影响会造成检测的精度不高， 现在大多数都集中研究在正面人脸图像的检测上，但由于人脸面部表情、拍照角度或拍照光照等条件的变化下，得到的人脸照片中的特征不同，因此使用数据库中存储的样本的有限个角度拍摄的照片，去检测任意角度的照片，使检测范围得到很大的限制。

为了解决以上出现的问题，现在人们提出了使用几何特征检测法来进行人脸的检测，选取的特征点必须具有代表性，能代表一个人的面部特征，唯一标识该个体，选取眼角点、鼻翼点、嘴角点等标识眼、耳、口、鼻及脸部轮廓的特征点。

3. 国内外研究现状（文献综述）

在许多领域中已经使用到了人脸检测与检测技术，人脸检测技术在世上起到了举足轻重的作用，英国的布莱索在1996年开始了对人脸检测技术的研究，经过三十多年的发展，人脸检测技术已经得到了高速的发展，且取得了巨大的成功。

国外发展国外很多人从事对人脸检测与检测问题的研究，主要有著名的mit,cmu，欧洲，日本等国家，随着人脸检测的深入发展研究，国际上发表的有关论文数量也在大幅度的增加，国外主要从以下几个方面进行研究：(1)模板匹配 (2)示例学习 (3)神经网络(4)基于隐马尔可夫模型的方法 (5)基于adaboost的人脸检测算法 (6)基于彩色信息的方法 (7)基于形状分析的方法国内发展在我国对人脸检测技术的研究始于20世纪80年代，国内主要有清华大学，北京理工大学，和自动化所的研究人员从事人脸检测与检测的研究，国内主要从以下三个方面进行研究：(1)基于几何特征的人脸正面自动检测方法。

(2)基于代数特征的人脸正面自动检测方法。

4. 研究方案

(1)对系统进行整体规划和结构设计。

(2)以stm32单片机为中央处理器，对硬件电路进行设计和改进，使其功能更加完善。

(3)系统的软件编制。

5. 工作计划

第1周： 指导老师分配题目，查找关于题目的文献资料，论证设计的可行性，研究设计方案和设计思路。

第2周： 确定设计方案，拟定采取的解决措施，撰写毕业设计开题报告第3周： 指导老师审阅开题报告，提出修改意见，整改开题报告。

第4-5周： 软件部分完善代码。