1. 研究目的与意义
新世纪，在更高等级的工业化（或工业4.0）背景下，信息技术、通讯技术、生物技术、人工智能、万物互联、新能源、自动化、数字化、智能化等各项技术如雨后春笋般层出不穷。
这是个信息爆炸的时代，包括公民个人信息在内，很多信息以数字化方式获取和存储，个人身份的鉴别和隐私的保护变得尤为重要。
在军事、安防、城市监控、公共服务、公司管理、公检法、电信、商业、金融、智能家居等领域，如何快速而精准的识别身份信息，同时又要保证信息的安全，已成为前沿学科。
2. 课题关键问题和重难点
人类可以从各种复杂场景和光影变化中，轻易的辨别出人脸，但是机器识别人脸，却是个极具难度的课题。
其主要技术难点如下：（1）复杂条件下人脸的检测和关键点定位问题（2）光照变化问题（3）姿态变化问题（4）表情变化问题（5）遮挡与化妆问题（6）年龄变化问题（7）低质量图像拾取及目标图像分辨率问题（8）大规模识别数据问题（9）样本缺乏及高位小样本问题（10）海量数据学习问题（11）人脸信息采集设备带来的不确定性问题（12）人脸特征与结构相似性问题需要注意的是，上述问题并不是人脸识别问题的全部，也并不是单独作用的，很多问题都具有组合性。
例如姿态问题和光照问题等同时出现，会增加问题的难度并产生新的问题。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1.前言1.1人脸识别技术研究方向随着科技发展水平的提升和社会经济的繁荣，加之我国庞大的人口基数，对于公民身份信息的采集、识别、认证、保护成了重中之重。
而在种类繁多的各类认证技术中，采用生物信息识别技术中的人脸识别，以其快速、便捷、无接触等特点，在众多技术方案中脱颖而出，已经成为行业研究热点并保持持续快速发展。
1.2 发展历史从理论研究和技术发展的角度，人脸识别的历史大致可分为三个阶段：（1）第一阶段：1964-1990年该阶段主要对人脸面部器官的几何结构特征展开研究。
4. 研究方案
课题名称：基于OpenCV的人脸识别与跟踪系统的设计与实现技术可行性人脸识别技术是人体生物认证技术的一种。
人体的生物特征具有唯一性，包括生理特征和行为特征两大类。
生理特征包括：人脸、指纹、掌纹、虹膜、视网膜、DNA等，这些都是先天形成的，代表了人体生理的固有特性，一般后天很难改变，通常具有终身性和唯一性。
5. 工作计划
第一阶段：2022年1月～3月开题这一时段主要进行前期资料收集，确定具体论文题目与文章研究侧重点；准时提交读书报告和开题报告，上交毕业论文（设计）任务书。
第二阶段：2022年3月～4月拟定提纲这一时段，根据自己的论文（设计）内容有针对性的收集整理资料，拟定较为详细的论文提纲，并和指导教师进行意见交流第三阶段：2022年4月11日前进行中期检查这一阶段，针对论文（设计）内容进一步进行资料的调查、收集、整理，并进行较为深入的研究分析，完成论文初稿，并和指导教师进行意见交流。
第四阶段：2022年4月底完成2稿、3稿的修改这一阶段，根据指导教师的意见和建议对论文初稿进行修改，完成论文的二稿和三稿。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
