1. 研究目的与意义
（1）研究的目的 目的：面部识技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
它先利用摄像头采集含有人脸的图像或视频，接着利用计算机图像处理技术从画面中提取人像特征点，利用生物统计学原理分析建模，即人脸特征模板。
最后对被测者的面部图像进行特征分析，达到辨识身份的目的。
2. 国内外研究现状分析
国外的发展状况从参考文献中可以知道在1966年bledsoe（布莱索）开始研究机器自动人脸识别，1990年日本研究成功人像识别机，可以在一秒内从3500人中找到你要找的人，1993年美国陆军研究实验室(army reseach laboratory)和美国国防部高级研究项目署(advanced reseach projects agency)成立了feret(face recognition technology)项目组建立了feret人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。
美国陆军实验室也是通过软件vc 开发来实现该技术，人脸正确识别率far(face accuracy recognition)为49%，在美国国内的公开测试中，far为53%。
国内目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。
3. 研究的基本内容与计划
（1）研究内容对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析，并对其加以归类。
（2）研究计划（1）2019.1.13-2019.3.10 查阅相关文献、基础书籍，了解课题的意义和研究现状，完成开题报告与文献综述；（2）2019.3.11-2019.3.30 学习并研究图像分割相关算法；（3）2019.3.31-2019.4.30 熟悉opencv的使用方法和技巧，学会用 vs opencv 编程实现图像放缩、图像分割。
（4）2019.5.1-2019.5.10 整理文件，完成初稿（5）2019.5.11-2019.5.20 完成修改稿（6）2019.5.21-2019.5.25 定稿（7）2019.5.26-2019.5.30 答辩准备
4. 研究创新点
（1）特色可以根据不同的人脸识别不同的表情并显示（2）创新不受面部倾斜度、光照、噪声以及各种各样遮挡的影响
