1. 研究目的与意义
人脸识别是一种重要的身份鉴别技术，具有广泛的应用前景。
近10多年来，人脸识别技术在各种应用的推动下发展很快。
在计算机视觉领域，人脸检测技术有着巨大研究意义与应用价值，同时极富挑战性。
2. 课题关键问题和重难点
本次毕业设计的主要内容是针对人脸检测的方法进行学习研究并掌握人脸检测的基本步骤，掌握多种常用代价敏感学习方法并应用于人脸检测系统，实现基于Matlab的实时人脸检测系统，并在系统中比较和评价不同方法的优劣。
因此，本次毕设的关键问题和主要难点为：
3. 国内外研究现状（文献综述）
据不完整的调查统计，到目前为止，被发表的用于人脸检测的方法或者数学模型已经有近百种之多，这些方法之间特点各异，在检测性能上也各有优劣，因此文章将简单介绍几种经典的被用于人脸检测的方法，并进行简单的比较。
现如今，人脸检测已经成为计算机视觉领域最重要的研究课题之一。
本次毕业设计课题也以人脸检测为主要内容，所引用的参考文献涉及了许多近些年在这一领域上的研究成果，且多以Viola-Jones人脸检测方法为基础[1]。
4. 研究方案
本次毕业设计的内容为实现实时人脸检测系统，人脸检测这一功能的实现主要基于由Viola和Jones两位研究者提出的人脸检测系统框架，这一方法也引发了众多研究者在这基础之上的深入研究。
在这样的一个人脸检测系统设计中，主要涉及到三个关键部分（模块）的内容：
5. 工作计划
起止日期工作内容 1）2022年1月 ----2022年3月15日 文献阅读2）2022年3月15日----2022年3月22日 准备开题报告3）2022年3月23日----2022年3月31日 系统实现设计方案4）2022年4月1日 ----2022年4月14日 实现系统检测功能5）2022年4月15日----2022年4月22日 增添不同的检测方法6）2022年4月23日----2022年4月30日 实现系统对比方法功能7）2022年5月1日 ----2022年5月15日 系统调试8）2022年5月16日----2022年5月27日 撰写毕业论文9）2022年5月28日---2022年6月10日准备答辩
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