基于人脸识别的移动终端身份认证系统设计与实现开题报告
一、研究内容
人脸识别是近年来一个非常活跃的话题，其具有巨大的理论意义和应用价值。人脸识别的研究对于图象处理、计算机视觉、计算机图形学、模式识别等领域的发展具有巨大的推动作用，同时在生物特征认证、视频监控、安全保卫等各个领域也有着广泛的应用。
本课程主要是研究移动端人脸识别，主要研究内容是：
人脸图像采集及检测：人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。人脸检测是指对于任意一幅给定的人脸图像，采用一定的策略进行搜索检测以确定其中是否含有人脸，如果是则返回一脸的位置、大小和姿态。
人脸识别：人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。在人脸图像采集及检测后，系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，要通过一系列算法来进行人脸图像预处理把原始图像转换成可以对比的图像，然后进行特征值提取，最后与数据库的特征模板进行搜索匹配。
3、移动端软件开发：熟练运用Java程序设计语言，开发一款基于人脸识别的移动终端身份认证系统。
二．本课题拟采用的研究手段（途径）
1、人脸检测，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。我准备运用opencv的haar、lbp、hog模块来完成人脸检测。
2、在人脸识别阶段，在人脸图像预处理阶段对图像进行灰度校正，噪声过滤等图像预处理。提取图像特征值，根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来提取人脸的特征值，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征。在匹配与识别阶段，用提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。
