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1. 研究目的与意义（文献综述）
近几年来，在火车站、机场等公共场所频繁发生的暴力犯罪事件，直接影响到社会的和谐和稳定，引起了广大人民对公共安全、人身安全的广泛关注。在日益严峻的社会安全状况下，视频监控作为安防的一种重要手段，在打击犯罪等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，因为罪案发生的地点、时间等线索非常零碎而且案件的发生往往具有偶然性，以至于我国的盗窃案件难以侦破。针对这种问题，安防系统孕育而生，且市场需求数量不断提升，政府有关部门不断的在人流量大的地域搭建视频监控系统。如今大量的住宅相继安装监控设备，用来保障家庭财产安全，所以有关视频监控的设备有着非常广阔的市场前景。
当前能够从市场上买到多数的监控设备主要是以摄像头与录像机相结合为主，但是这种监控方式布线比较复杂，从而给安装带来了困难；而且保存在录像机中的视频数据大多数是无效的或多余无用的，导致了不必要的资源浪费；于此同时，整个监控系统并不是智能系统，只能监视而不能控制，如若发生紧急情况，只能寻求事后通过视频数据一步一步进行排查，破案难度极大并浪费时间，不利于人们使用。显而易见的是，原始的监控系统还是基于人工的操作方式，已经与人们的需求脱轨。
2. 研究的基本内容与方案
基本目标：分析和研究人脸检测与识别的关键技术，设计并实现一个用于监控场景下的人脸检测与识别系统。对于监控视频，能快速、准确的从视频帧中检测出人脸，并对人脸进行识别，输出识别结果。。
基本内容：人脸识别相关技术包括人脸检测和人脸识别，其中人脸检测又是人脸识别的第一步，是整个系统的基础设施。主要实现以下主要功能：
1. 人脸检测，即从输入图像中找出候选人脸，标定人脸出现的位置和大小。
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，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4－7周：查阅相关资料，熟悉掌握基本理论，完成系统结构及功能模块设计。
第8－13周：熟悉开发环境,进行系统编程，实现各项功能。完成英文资料的翻译。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] maciejszczodrak,andrzej czyewski. evaluation of facedetection algorithms for the bank client identity verification[j].foundations of computing and decision sciences,2017,42(2).
[2] michadrod,tomaszkryjak. fpgaimplementation of multi-scale face detection using hog features and svm classifier[j].image processing communications, 2016, 21(3).
[3] wu y，ji q．discriminativedeep face shape model for facial point detection [j]．internationaljournal of computer vision，2015，113(1)：37-53．
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