毕业论文课题相关文献综述
1. 系统开发的背景及意义
随着科技的发展，时代的进步，计算机的发展已经是推动社会发展的强大动力，就购物而言，电商平台的发展，足不出户的购物已经是群众喜闻乐见的购物方式，应用不断深入，正是这些快速发展的信息化平台，信息安全的问题也不断的显现，因此身份识别与验证技术已经逐渐发展为重要的一项，从不可复制的角度来说，人脸识别已经被广泛的用于人体特征检测技术，在未来发展中，任何需要验证身份的地方只需要摄像头刷脸进行，这势必会给人们的生活带来极大的便利。
2. 国内外研究现状
经过了现代的广泛应用与发展的信息化技术，国内的电商平台发展已经到了人人皆知的地步，家喻户晓的两大电商平台，京东和淘宝，已经能在一夜之间获得2000多亿的交易额，虽说已经发展多年，但是也可以说刚起步，人们的购物需求从刚开始到现在已经发生了翻天覆地的变化，从国内到国外，从日常用品到大型家用电器。在二十一世纪的现在，信息产业在三大产业之中占据的比重越来越大，配合着网络的迅速发展，电商时代已经来临，社会的消费升级，电商也在消费升级，近几年配合大数据的精准营销电商的发展迎来了一个新的高峰。
在欧美等发达国家，移动互联网的技术应用到城市化进程，在社会实践上都要比我国发展的成熟，由于起步较早，美国已经有了全球性成熟的电商系统，例如亚马逊，已经成为了全球知名电商，在当前移动互联网技术蓬勃发展的社会环境下，亚马逊又出现了许多创新性的研究和应用，因此亚马逊的电商发展之路有很大的借鉴意义。电商平台方便人们生活，改变人们生活方式的同时，也会带来一些小问题，最直接的便是用户的信息安全问题，用户访问网站购买商品，用户必须要设置个人密码等信息，用户如何快捷便利地登录账号是需要考虑在内的。
人脸识别技术有了不断的演进，现有的识别算法已经可以从待识别图像中实现人脸图像的轻松检测，最火热的是2017年的9月13日iPhone10发布，人脸识别技术的系统屏幕解锁，让人脸识别技术正式走向平民化，随后，国内的手机也逐渐开始有了人脸解锁这一功能，直到路边的自主售货机支持支付宝的人脸识别，生物特征的识别检测技术的安全性已经被广大的用户认可。除此之外，Facebook 研发了一款名为 Tag 的面部识别软件，该软件依据标定信息对上传图像进行扫描，提示标定人物;日本推出视频信息面部检测技术，该技术可进行高精度高速率扫描，通常应用于铁路，电力，执法机构和大型商场等拥有较大视频监控系统的地方；美国微软推出的"how-old.net"网站风靡互联网，该网站可从用户提供人物照片，识别出照片中人物的年龄和性别。同时他还与微软 Bing 的图片搜索 API 结合，判断互联网上人物图片中人物的年龄和性别。
发展至今，计算机性能提升，人脸识别的技术已经得到了突破性的发展，人脸识别的算法也变多。便于理解的算法主要有基于可视特征的识别算法，依靠人脸体现出的纹理，肤色以及各个器官的位置分布，将这些人脸所携带的不变信息为判断依据，可视信息又包括几何特征，纹理特征，颜色特征。几何特征预先对面部图像进行处理，对人脸图像进行边缘提取，分别在水平和垂直方向进行投影操作，利用投影得到的峰谷信息实现五官定位。纹理特征是用图像的空间灰度来描述。还有基于模板的人脸检测，分为通用模板匹配，可变形模板匹配，通用模板通过Sobel滤波器来获得面部图像特征与整体轮廓，然后对人脸区域准确定位，可变形模板基于计算机建模将二位面部图像转化为三位立体网络获得形状可变的弹性曲面模型。基于代数特征的人脸检测算法，PCA算法，是主流算法之一，原理是对面部信息统计特性进行正交变换，实现不同分量之间相关性的有效消除。
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