基于MATLAB的人脸识别系统设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在身份验证、安全监控、人机交互等领域展现出巨大的应用潜力，其研究意义日益凸显。

研究目的：本课题旨在设计和实现一个基于matlab的人脸识别系统，并对其性能进行评估。

研究意义：本课题的研究意义主要体现在以下几个方面：
1.推动人脸识别技术的应用：本课题将理论与实践相结合，开发一个功能较为完善的人脸识别系统，可以为实际应用提供参考和借鉴，推动人脸识别技术在更多领域的应用落地。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸识别技术发展迅速，国内外学者对其进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

国内研究现状：国内在人脸识别领域起步稍晚，但发展迅速。

在人脸检测方面，清华大学丁晓青团队提出的adaboost算法和中科院自动化所提出的mtcnn算法取得了较好的效果。

4. 研究的方法与步骤

本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，并借助matlab软件进行系统设计和实现。

首先，进行文献调研，了解人脸识别技术的发展现状、主要算法以及国内外研究动态。

重点研究人脸检测、特征提取和人脸识别等关键技术，分析各种算法的优缺点，并选择合适的算法应用于本课题。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于尝试结合多种人脸识别算法，并对算法进行改进和优化，以提高系统的识别率和鲁棒性。

例如，在特征提取阶段，可以尝试将pca、lda、lbp等算法进行融合，提取更加全面和有效的人脸特征信息。

在人脸识别阶段，可以尝试采用深度学习算法，例如卷积神经网络（cnn），以提升系统的识别精度。

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]赵洁,邓秋香,谢维信,等.基于matlab gui的人脸识别系统设计[j].电子技术与软件工程,2022(19):120-123.

[2]张凯,谢维信,邓秋香.基于matlab的人脸识别系统设计与实现[j].电脑知识与技术,2022,18(21):115-118.

[3]马晓敏,王宇,马佳悦.基于matlab的人脸识别系统设计[j].电子技术与软件工程,2021(11):107-110.