1. 研究目的与意义
人脸的自动识别是生物测定学研究的内容之一，是模式识别领域中的一个前沿课题。
该课题的研究已有 30多年的历史。
人脸识别正越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
2. 课题关键问题和重难点
研究关键问题：a)人脸识别中的光照问题光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。
我们将在对其进行系统分析的基础上，考虑对其进行量化研究的可能性，其中包括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的量化、面部阴影和照度分析等等。
b)人脸识别中的姿态问题研究姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。
3. 国内外研究现状（文献综述）
在社交过程中，脸是我们主要关注的焦点，在传递身份和情感方面发挥着重要作用。
虽然从面部表情推断智力或性格的能力是可疑的，但人类识别面部的能力是惊人的。
我们可以识别一生中学习到的数千张面孔，即使在多年分离后，我们也能一眼识别出熟悉的面孔。
4. 研究方案
人脸识别技术可分为三大方面，一是对人脸的图片进行预处理;二是特征提取;三是比较识别。
人脸识别系统一般由以下步骤组成:人脸的检测、人脸的定位、图像的预处理、提取特征、图像训练、图像识别对比等步骤，系统的流程图如下图所示:本论文的仿真实现是基于MATLAB R2021b上运行实现的，系统可以实现的功能是在待测试的人脸数据库中选取一人脸图片输入系统运行后，可输出一张预存人脸数据库中和此图片为同一个人的人脸。
本次仿真利用ORL人脸数据库，该库中的人脸图像尺寸大小均相同，预存人脸库中存了100张照片，共20个测试者，每人五张照片，表情，姿势都有不同程度的变化。
5. 工作计划
第1周 准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第2周准备开题报告，阅读并摘要与课题有关的中文资料，收集相关设计资料。
第3周 完成开题报告，完成与课题相关的中文资料摘要。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
