1. 研究目的与意义
随着信息技术的发展，身份认证是生活中一项非常重要的部分，由于账户密码或令牌有遗忘或泄露的风险，因此带有生物信息的人脸识别技术应运而生。
其具有的便携、高效、实用、可靠等特点广泛地应用于身份识别系统中，特别是在金融、安防等领域。
但是大量存储在数据库中人脸模板会泄露用户的敏感数据，而短时间内生物信息无法变化，给人脸图像的身份认证系统应用带来了安全挑战。
2. 课题关键问题和重难点
关键点
1 树莓派是基于arm架构的微型嵌入式处理器，需要用到linux的操作系统。需要能在其上面搭建pycharm开发环境，配置人脸识别相关的python安装包以及驱动程序，完成平台的搭建。
2 人脸特征的提取容易接受到收到外界影响，如光照，面部表情变化，拍摄时人脸面对摄像头的角度、远近等因素，这些都会导致摄像头捕获错误的人脸信息，因此需要有一个稳健的特征提取算法来提高识别性能。
3. 国内外研究现状（文献综述）
一、引言
随着科学技术的不断提高，科技无时无刻的改变着人们的生活，人脸识别已经在日常生活中扮演着重要角色。凭借人脸识别技术便携、高效、实用、可靠等特点，被广泛地应用于身份识别系统中，本项课题旨在研究一种安全的人脸图像身份认证系统，包括人脸特征提取算法实现，人脸特征匹配算法实现，人脸模板保护算法实现。此项认证系统可以避免人脸信息的泄露，以及即使泄露，也有加密算法存在使泄露的信息难以被识别为真实的人脸信息。平常我们使用人脸识别技术时，它能以很高的精度以及较快的反应速度方便了人们生活。本项目所使用的的人脸识别原理做个介绍，包括人脸特征提取算法实现，人脸特征匹配算法实现，人脸模板保护算法实现。
二、国内外研究现状
4. 研究方案
整体方案设计包括人脸特征提取算法实现，人脸特征匹配算法实现，人脸模板保护算法实现，在本项目中首先由树莓派以及对应的摄像头作为硬件，完成人脸数据的采集，通过人脸识别算法使得摄像头可以定位人脸，并取出特征部分图片，经过预处理，存储在系统之中。其次如果要识别对应人脸则需要人脸特征匹配算法，主要表现为，当人面对摄像头时，系统通过人脸特征算法，即可捕捉当前人脸面部信息。捕捉到的面部信息在经过预处理之后储存在系统之中的总数库的图片进行对比之后，经过算法的预测值来确定当前人脸与总数据库中某张人脸图片的相似度。从而完成人脸特征匹配。而人脸模板保护算法则是在经过保护算法之后所储存在系统中的人脸模型变为了安全的人脸模板。从而避免了信息的泄露。
一 人脸图像检测算法设计
首先在树莓派上搭建以pycharm为主体的开发环境，用putty 和filzilla通过网络传输将笔记本和树莓派相连接，通过python所搭载的有关人脸识别的openCV的库命令以及指令来调试摄像头。在搭载完初始环境后，研究其上cv2所搭载的haarcascade_frontalface神经网络训练集，使得摄像头可以通过大量自动学习来自动捕获人脸，提高人脸检测精度，避免外界的干扰。
5. 工作计划
| 起止日期 | 工作内容 |
| 2022-2023-1学期第15-16周 | 完成选题，查阅相关中英文资料，进行相关技术的学习； |
| 第17周 | 与导师沟通进行课题总体规划； |
| 第18周 | 导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲； |
| 第19周 | 搭建开发环境，撰写开题报告； |
| 2022-2023-2学期第1-2周 | 进行课题的需求分析，提交开题报告； |
| 第3-4周 | 软件算法设计； |
| 第5-6周 | 软件算法功能调试； |
| 第7-8周 | 软硬件功能实现；提交毕业设计论文提纲给指导老师审阅； |
| 第9-11周 | 完成系统功能测试；完成毕业论文初稿； |
| 第12周 | 在教师的指导下对撰写的论文进行修改，提交论文终稿及合格的论文检测报告、毕业设计（论文）资料装袋； |
| 第13-14周 | 筹备毕业答辩相关事宜，制作参加毕业答辩的演示课件。参加毕业答辩，并提交全部文档和成果材料 |
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