1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着移动互联网与计算机技术的快速发展，人脸识别准确率日益提高，基于移动智能终端的人脸识别技术应用越来越广泛。
然而受限于移动智能终端处理能力，基于移动智能终端的人脸识别系统用户数量非常受限，亟需采用新型技术优化人脸识别过程，提高人脸识别系统可承载用户量。
当前移动终端大多采用多核处理器，并且配备GPU处理器，为多核编程以及GPU加速执行程序提供了可能。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
主要任务：
1.通过阅读文献，了解人脸识别各个过程。研究现有人脸识别方法，同时分析比较当前人脸识别技术识别率与识别速度，以及其适用范围。重点研究基于弹性图匹配法(EBGM)的人脸识别技术，探索提高EBGM算法执行。
2.熟悉Android平台开发技术，特别是研究基于Android平台多核程编程，并重点研究基于弹性图匹配人脸算法，并行处理其过程，从而加速人脸识别过程。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
(1)2016/1/11—2016/1/22：查阅参考文献，明确选题；
(2)2016/1/23—2016/3/7：进一步阅读文献，并分析和总结；确定技术路线，完成并提交开题报告；
(3)2016/3/8—2016/4/26：需求分析，算法或系统设计，分析、比较或实现等；
4. 主要参考文献
[1] 作者: Reto Meier, 译者: 佘建伟，赵凯, Android 4高级编程（第3版）, 清华大学出版社, 2013.
[3] Face Recognition with OpenCV, http://docs.opencv.org/trunk/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html.
[4] Zhao W, Chellappa R, Phillips P J, et al. Face recognition: A literature survey. ACM Computing Surveys, 2003, 35(4): 399-458.
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