1. 研究目的与意义（文献综述）
随着微电子技术和计算机科学的发展，人脸识别技术慢慢地从实验室的理论研究，开始变成实际的产品应用到各种领域。人们对科技要求的逐步提高和安全防范意识的逐步增强，人脸识别技术已经越来越受到社会各界的广泛关注。人工智能的研究的目的就是为了模拟、延伸和扩展人的智能活动，例如逻辑推理、数学运算、自动控制等活动。生物特征识别技术是人工智能领域中一个受到广泛关注的研究方向，在近年来得到了广泛而深入地研究和应用。这种技术通过电子核心处理器与光、声、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。
作为生物特征识别技术中最为直观的一种识别方法，人脸识别是指利用电子算法处理器分析人脸图像，从中提取出有效的识别信息特征，来“辨认”身份的一门技术，它涉及到模式识别、统计学、认知科学、神经科学、心理学等相关研究领域。人脸识别与其他识别技术，如：指纹、虹膜、掌纹、视网膜、红外温谱、笔迹、步态、声纹识别相比，人脸识别有其独特的优点:①隐蔽性强，方便操作，特别适用于安全问题、罪犯监控与抓逃应用，这是其他生物特征识别技术不能替代的；②人脸识别是非接触式主动采集，没有侵犯性，容易接受；③人脸识别有着方便、快捷、强大的事后追踪能力；④人脸识别更符合人类的识别方式，可交互性强；⑤人脸识别所采用的设备成本低。
目前的人脸识别技术都是基于图象的二维算法，但二维人脸识别方法在面临姿态，光照条件不同，表情变化时表现出来的脆弱性使得识别的准确度和适用场合受到了很大的限制，ica算法和三维算法的引入可以较好的解决这个问题。
2. 研究的基本内容与方案
本次设计的基本内容为对经典人脸识别算法进行研究，并采用matlab软件对算法进行仿真。研究内容主要包括以下几个方面：
⑴在准备阶段，查找关于人脸识别的研究背景，目的和意义，并且搜索相关的博士硕士论文，阅读相关资料。
⑵在基础阶段，研究关于人脸识别的相关算法，对其基本计算原理熟知。
⑶在综合设计阶段，结合实际情况，选择最佳的算法，采用matlab进行仿真，实现人脸识别。
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，深入调研，了解研究所需的人脸识别技术相关理论。确定方案，完成开题报告。
第4－5周：研究人脸识别技术，自学多种经典人脸识别算法，掌握其原理，为此后的设计打下基础。
第6－8周：详细分析几种重要的人脸识别算法，确定最终使用算法，深入掌握法则、原理等，并在此基础上进行优化。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]王国栋．基于matlab的人脸识别算法的研究[d]．内蒙古：内蒙古大学，2014．
[2]王映辉．人脸识别：原理、方法与技术[m]．北京：科学出版社，2010．
[3] mohammadzade，narges hoda．two- and three-dimensional face recognition under expression variation[d]．university of toronto (canada)，2012．
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