基于Opencv的人脸识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展和人们对安全需求的日益增长，人脸识别技术作为一种便捷高效的生物特征识别技术，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

人脸识别技术利用计算机视觉和模式识别等方法，对人脸图像进行分析和处理，从而实现对个体的身份验证或识别。

相较于传统的身份识别方式，如密码、钥匙等，人脸识别技术具有非接触性、用户友好性、不易伪造等优势，在安防监控、金融支付、门禁系统、身份验证等领域拥有巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术作为一个重要的研究方向，在过去的几十年里得到了长足的发展。

从20世纪60年代的几何特征匹配方法到近年来基于深度学习的端到端识别框架，人脸识别技术不断取得突破，并在多个领域得到广泛应用。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题研究内容主要包括以下几个方面：1.opencv库学习：学习opencv库的基本使用方法，重点掌握图像处理和人脸识别相关的模块，如core、imgproc、face等，为后续开发人脸识别系统奠定基础。

2.人脸识别算法研究：研究和比较不同人脸检测算法，如haar特征 级联分类器、mtcnn等，以及不同人脸特征提取算法，如pca、lda、lbp等，并选择最优算法进行人脸识别系统的开发。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以opencv作为主要开发工具，设计和实现一个基于opencv的人脸识别系统。

具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸识别技术的发展现状、研究热点和未来趋势，以及opencv库的相关知识，为本研究奠定理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究目标和文献调研结果，设计人脸识别系统的架构、功能模块和数据库，并确定关键技术路线和实现方案。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于opencv的人脸识别系统优化方案：针对现有基于opencv的人脸识别系统存在识别精度不高、鲁棒性不足等问题，本研究将结合最新的研究成果，提出一种基于opencv的人脸识别系统优化方案，以提高系统的识别精度和鲁棒性。

2.构建一个高精度、高鲁棒性的人脸识别系统：基于opencv库，结合人脸识别算法的优化，构建一个高精度、高鲁棒性的人脸识别系统，并通过实验验证系统的性能。

3.对比分析不同人脸识别算法在opencv平台上的性能差异：针对不同的应用场景，对比分析不同人脸识别算法在opencv平台上的性能差异，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘辉,周洋,王刚,等.基于opencv的嵌入式人脸识别系统设计[j].电子技术应用,2021,47(10):181-185.

[2] 谢佩霖,王晓蕊,周红艳,等.基于opencv的口罩人脸识别方法研究[j].电子技术应用,2022,48(02):104-108 114.

[3] 宋宇,王晓峰.融合深度学习的人脸识别算法研究综述[j].计算机应用研究,2022,39(03):641-647.