1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的快速发展和人们对安全便捷生活需求的不断提高，传统的签到方式已经难以满足现代社会的要求。
人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术，具有非接触性、便捷性、高效性等优点，在身份验证、门禁系统、考勤管理等领域展现出巨大的应用潜力。
智能签到系统利用人脸识别技术，可以有效提高签到效率、安全性以及便捷性，在企业、学校、医院等场所具有广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸识别技术作为模式识别和机器视觉领域的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
国内外学者在人脸图像预处理、特征提取、分类识别等方面进行了大量的研究工作，并涌现出许多优秀的人脸识别算法，例如Eigenfaces、Fisherfaces、LocalBinaryPatterns(LBP)等。
近年来，深度学习技术的发展为人工智能领域注入了新的活力，基于深度学习的人脸识别方法也逐渐成为研究热点。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于PCA和SVM的人脸识别技术在智能签到系统中的应用，主要内容包括以下几个方面：1.人脸图像预处理：针对人脸图像采集过程中存在的光照变化、姿态差异等问题，研究人脸图像灰度化、直方图均衡化、人脸图像几何校正等预处理方法，提高人脸图像质量，为后续特征提取和识别奠定基础。
2.基于PCA的人脸特征提取：将PCA算法应用于人脸特征提取，提取人脸图像的主要特征信息。
3.基于SVM的人脸分类识别：利用SVM算法对提取的人脸特征进行分类，构建高效准确的人脸识别模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，首先进行文献调研，了解人脸识别技术、PCA算法、SVM算法以及智能签到系统的研究现状，并在现有研究基础上，进行以下研究：1.收集和整理人脸图像数据集，并对图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化、几何归一化等，以消除噪声和光照等因素对识别结果的影响。
2.利用PCA算法对预处理后的人脸图像进行特征提取，将高维的人脸图像数据降维至低维特征空间，保留主要的人脸特征信息，以便于后续分类识别。
3.采用SVM算法对提取的人脸特征进行分类，构建人脸识别模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.提出一种基于PCA和SVM相结合的人脸识别方法。
将PCA算法用于人脸特征提取，SVM算法用于人脸分类识别，充分发挥两种算法的优势，构建高效准确的人脸识别模型。
2.设计开发一个基于PCA和SVM的智能签到系统。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 赵小川,李欣.基于PCA和SVM的人脸识别算法研究[J].计算机工程,2017,43(03):283-287 293.
[2] 李明,王贵锦,张国山,等.融合多特征和SVM的人脸识别[J].计算机工程,2017,43(11):208-212 217.
[3] 张凯.基于PCA与SVM算法的人脸识别系统设计[J].电子技术与软件工程,2018,(15):186-187.
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