1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 #8212;基于opencv的人脸识别的应用研究 1.国内外研究现状 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。

当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别、视网膜识别、虹膜识别、步态识别、静脉识别、人脸识别等。

与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、研究内容： 本课题是动态背景环境的人脸提取算法的设计与实现。

该课题要求算法具有可实行性与准确性，在此基础之上提高人脸提取算法的准确度与精度。

该算法设计，具有以下功能： （1）图像采集及检测 （2）图像预处理 （3）人脸图像特征提取 （4）人脸图像匹配与识别 二、拟采用的研究手段 系统的开发环境:vs2015 opencv matlab 涉及到的开发语言：c 重点: 人脸图像特征的提取，主要在于结合人脸识别技术中可能的影响因素设定该算法的功能需求；按照功能需求设计相应的算法，并对算法的有效性及其可实行性进行测试； 开发所存在的难点： 自身因素： （1）人脸在图象平面处的偏转和俯仰角度会影响人脸的采集及后续操作的准确性 （2）在采集和提取过程中人的脸部表情可能会存在变化 外界因素： （1）在拍摄过程中，可能会受到光照位置和强度的影响#160; （2）人脸是非刚性体，发型、眼镜、胡须等附着物都有可能成为其影响因素 （3）处理图像时，人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转可能影响其精度 （4）图像采集过程中，除人脸之外的背景的复杂度会影响人脸的识别