人脸相似度匹配系统设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 研究目的

随着多媒体技术和计算机科学技术的发展，平板、电脑、智能手机等电子设备出现在大众面前，越来越多的人们喜欢分享自己喜爱的图片，网上出现了浩如烟海的数字图像，如何从图片中获取信息就显得非常重要。近年来，随着计算机视觉领域的飞速发展，准确获取图像中的信息成为了现实，越来越多的互联网公司也推出了图像处理的应用。而在一幅图像中，如果存在人脸，则人脸往往被作为图像中的一个重要成分，而人脸作为一个整体部分又容易被检测定位出来，自然人脸识别匹配成为了图像处理的一个重要的研究方向^[1]。

人脸研究问题上，还有一点值得研究的就是人脸相似度匹配问题。一些知名应用如face 的相似脸搜索、百度识图的相似人脸、微软的twins or not等的出现，标志着人脸相似度问题成为一个新的研究热点^[2]。在现实生活中，人脸相似度可应用到公安、军事安全、司法、海关、金融、保险、大众娱乐等领域。比较典型的应用有：

（1）搜索罪犯：在车站、机场等人流量较大的场所，通过摄像头识别人脸，同时将人脸信息与罪犯库里的人脸进行相似度比较，若相似度过高，则通过安保人员采取适当的措施。

2. 研究的基本内容与方案

(1) 基本内容

本次毕业设计内容是基于visual studio 2017软件平台和跨平台视觉库opencv实现的。opencv是开发计算机视觉应用最流行的库之一，全称open source computer vision library。其中open指的是开源，computer vision指计算机视觉，它由一系列c函数和c 函数类构成，拥有包含500多个c函数的跨平台中高层api。

本次毕业设计主要是实现人脸相似度匹配系统，主要涉及四个模块：人脸检测、人脸图像预处理、特征提取、相似度计算。流程示意图如下：

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，确定研究内容和实施方案，撰写开题报告。

第4－5周：论文开题

第6－12周：完成论文初稿。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 周晟毅. 形状相似度算法研究及其在相似人脸匹配中的应用[d].浙江大学,2007.

[2] 李彤. 基于人脸认知模式的相似脸搜索[d].北京林业大学,2016.

[3] takeo kanade.pictureprocessing system by computer complex and recognition of humanfaces[d].doctoral dissertation,japan:kyoto university,3952:83-97,1973