1. 研究目的与意义
广义的人脸识别主要分为人脸检测(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人脸识别(facerecognition)三个过程，如图1所示。
图1典型的人脸识别过程
2. 研究内容和预期目标
本课题主要研究现阶段人脸识别技术的原理和应用范畴，深入研究一些前沿图像分析技术的思路和算法，并且学习如何将先进的识别技术应用到广泛的现实生活中。在研究过程中还要根据应用场景的不同而做出不同的应用方案设计，以方便更广泛实际地应用到各个场景。主要研究方向确定为研究人脸识别年龄，主要利用Facebook提供的SDK为研究工具，并且应用到各大主流相机的拍照功能上。
本课题预期目标是实现一个APP，嵌入Facebook的SDK，在拍照之后生成图片之后，可以扫描图片，识别人脸，并且运用已有的识别技术和大数据，对识别的人脸进行年龄的分析，最后得到较为准确的年龄预测，计划实现IOS相机拍照后的一系列处理相片的功能上，可以模仿IOS的相册功能，具有人脸识别分类和年龄分类功能。
3. 研究的方法与步骤
本课题拟采用的研究方法为通过学习研究现阶段已有的人脸识别技术，开发一个可以实现人脸识别年龄功能的app，环境用mac和xcode开发工具，app利用成熟的mvc代码架构，运用主流高性能网络请求框架afn和数据库管理框架fmbd，图片缓存用sdwebimage框架，人脸识别用facebook提供的sdk。项目管理上用软件工程的快速开发模式。测试采用模糊测试，黑盒白盒测试，单元测试等。
研究步骤分为：1、学习人脸识别基础知识，包括基本的思路和算法；
2、研究人脸识别在现在市场的应用和影响；
4. 参考文献
[1] y sun，y chen，x．wang，x．tang．deep learning face representation by joint identification．verification[c]．advances in neural information processing systems．2014：1988-1996．
[2] g．beliakov,a．pradera，t．calvo，aggregation functions：a guide for practitioners，v01．22 1 of studies in fuzziness and soft computing，springer，2012．
[3] s．buchala，n．davey,t．m．gale，r．j．frank，principal component analysis of gender,ethnicity,age，and identity of face images，in：proceedings of ieeei cmi，2015．
5. 计划与进度安排
(1) 2022年1月8日 ～2022年3月9日：接受毕业设计任务，查阅资料并完成开题报告；
(2) 2022年3月12日 ～2022年3月23日：选择开发工具，并配置其环境；
(3) 2022年3月26日 ～2022年4月13日：完成软件需求分析和概要设计或算法设计；
