1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着计算机科学与技术快速发展，人脸识别技术日趋成熟，其商业化应用愈加广泛。
而人脸极易利用照片、视频与3D模型等方式进行复制，对人脸识别与签到系统造成巨大安全威胁，亟需一种反欺骗式人脸识别技术区分出真实人脸与复制人脸，防止非法用户使用假冒人脸欺骗人脸识别系统。
本课题源于企业真实需求，基于安卓平台实现人脸签到系统，同时采用基于单摄像头的反欺骗人脸识别技术，例如采用傅里叶分析收集面部的高频特征、以及镜头前的用户行为检测对真实人脸以及复制人脸进行区分，防止系统用户欺骗人脸签到系统
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，从生物学、化学、物理、心理学多学科角度，对比分析真实人脸与复制人脸的主要区别，研究现有反欺骗式人脸识别技术，重点研究基于单摄像头无辅助设备例如红外传感器的反欺骗式人脸识别技术。
2. 总结人脸识别中已有反欺骗技术，分析各方法的特点及优劣，并归纳在人脸识别系统中真实人脸检测技术应具有的特点。重点研究采用傅里叶分析收集面部的高频特征、以及镜头前的用户行为检测来区分真实人脸与复制人脸的技术。
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] Ahonen T, Hadid A, Pietikinen M. Face Recognition with Local Binary Patterns, Computer Vision - ECCV. Springer Berlin Heidelberg. 2004: 469-481.
[5] 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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