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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，近年来愈加广泛地被应用于公共安全、人机交互等领域，数字移动电话机的应用技术拓展，相机镜头的追踪识别。

就目前来看，整个社会群体当中佩带眼镜人数所占总人数比例处于日益增长的阶段，其中热衷于相机拍照且接触新鲜事物最多的要数大学生群体，而此类人群更是本次研究的重点研究对象。眼镜图像的淡化、去除、再恢复更是重点及难点。为解决相关技术难题，本次课题的选定便显得尤为重要

国内外研究现状

人脸识别技术近年来愈加广泛地被应用于公共安全、人机交互等领域，数字移动电话机的应用技术拓展，相机镜头的追踪识别。并在过去数十年间取得了突破性进展，数学模型也逐步丰富，为解决后续人脸识别技术难题提供了坚实的基石，

2. 研究的基本内容

本课题的主要研究内容为人脸识别及眼镜图像的淡化、去除和再恢复处理。

首先，要研究的是人脸的神经网络结构，bp神经网络的应用，利用神经网络进行学习识别，神经网络图像识别系统中的特征提取。

其次，研究人脸识别和五官特征的读取的方法，彩色图像的分类及读取，二值化处理的含义及必要性和重要性，图像分割方法——边缘检测，，图像处理中降维法——主成分分析，图像阈值分割法，彩色空间的选取。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本文将以主成分分析（PCA）为基础，具体阐述读取人脸图像、提取人脸主要特征的模型和方法，并以多维特征提取、闭函数处理、二值化处理和数学形态学等方法为基础，具体论述眼镜检测与边框去除的模型和方法。同时，本文将呈现实际操作的过程和结果，从而确保模型的可行性和可靠性。

二月至三月上旬完成实验准备工作，编写代码，搜集相关图片。三月中旬提交开题报告，并完成大部分代码调试，预计此时实验部分已基本完成，与此同时开始写论文初稿，根据实验阶段拟写的大纲，真实反映实验过程中的重点、难点，注意论文规范，重视论文内核，秉着认真学习，开拓创新的精神完善本次毕业设计。四月中旬初答辩，并在最终答辩之前继续修改完善实验与论文。

4. 参考文献

【1】 李卫红，王兵，龚卫国. 多尺度光照不变人脸特征图像的提取方法[j].仪器仪表学报，2011，32（1）：178-185.

【2】 张争珍，石悦祥. ycgcr颜色空间的肤色聚类人脸检测法[j]. 计算机工程与应用， 2009， 45（22）：163-165.