1. 研究目的与意义
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等),自动进行身份鉴别的一种识别方式。此次利用的是knn分类器，基于类内类间距离准则，提取特征来实现人脸识别。这次研究有利于我们进一步了解实现人脸识别的相关方法及途径。
2. 国内外研究现状分析
1993年，美国国防部高级研究项目署 (Advanced Research Projects Agency)和美国陆军研究实验室(Army Research Laboratory)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。在国外，人脸识别技术早已被大量使用在国家重要部门以及军警等安防部门。在国内，对于人脸识别技术的研究始于上世纪90年代，目前主要应用在公安、金 融、网络安全、物业管理以及考勤等领域。
人脸识别系统现在在大多数领域中起到举足轻重的作用，尤其是用在机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、智能身份证、智能门禁、司机驾照验证、计算机登录系统。我国在这方面也取得了较好的成就，国家863项目面像检测与识别核心技术通过成果鉴定并初步应用，就标志着我国在人脸识别这一当今热点科研领域掌握了一定的核心技术。 2005年1月18日，由清华大学电子系人脸识别课题组负责人苏光大教授主持承担的国家"十五"攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定。鉴定委员会认为，该项技术处于国内领先水平和国际先进水平。
3. 研究的基本内容与计划
(一)课题名称：基于k近邻的人脸识别研究
（二）具体要求
1熟悉和掌握图像的读写、显示基本方法；
4. 研究创新点
课题紧扣潮流，新颖，人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，也是个尚在探索不断发展的领域，具有实用性，对人脸识别进行研究也激励我们不断学习。
