1. 研究目的与意义
人的行为分析可以用在超市、商场等场所的顾客行为的分析，也可以用在监视可能发生犯罪的人。虽然人的行为分析用途广泛，但传统做法是通过人的观察来完成。本项目目的是构建视频监控系统，通过计算机来自动跟踪和分析人的行为。目前人脸识别技术应用层面越来越广泛，人脸识别的产值也将快速成长，透过监视摄影机的影像分析，与庞大的照片资料库进行即时比对，进而协助检察机关、司法机关、公共福利组织搜寻失踪人口等功能，让城市更有保障，让居民更加安全放心。
2. 国内外研究现状分析
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节，也是极其重要的一步，早期的人脸检测问题可以追溯到20世纪70年代，由于技术原因，当时人脸检测的研究一直处于止步状态。直到20世纪90年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。目前，国内外的人脸检测问题研究非常多，比较著名的有国外的MIT、CMU等，国内的清华大学、北京工业大学、中国科学院计算机技术研究所和中国科学院自动化研究所等。
近年来，人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐，涌现出了诸多技术方法。尤其是1990年以来，人脸识别更得到了长足的发展，每年都有大量的学术论文发表。现在，几乎所有知名的理工科大学和IT产业的主要公司都有研究组在从事人脸识别的研究。目前国外多所大学和研究机构已经研制出一些较好的人脸识别原型系统和一些较成熟的商业人脸识别系统，如德国的Cognitec，美国的Indentix，Eyematic等。
3. 研究的基本内容与计划
1.研究内容
人脸识别包括人脸检测、特征定位、人脸归一化、特征提取和特征识别，并在安卓平台上实现基于图像的人脸识别系统。
2.研究计划
4. 研究创新点
随着互联网的发展，智能手机平台获得长足的发展。然而，手机钱包、手机远程支付等新应用的出现使得手机平台的安全性亟待加强。这也是人脸识别的特色与需要创新的地方。
