一、项目研究目的和在本专业中的应用前景
1.目的
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为贯彻落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发[2017]35号）和2017年全国高校科技工作会议精神，引导高校瞄准世界科技前沿，强化基础研究，实现前瞻性基础研究和引领性原创成果的重大突破，进一步提升高校人工智能领域科技创新、人才培养和服务国家需求的能力，特制定本实践学习项目。
通过本项目的学习和实训，学生应具备以下基本知识和能力：
(1)理解机器视觉的基本概念、主要任务及其典型应用；
(2)应用机器视觉技术解决人脸识别和追踪问题。
2.在本专业的应用前景
随着科技的发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛，其中人脸识别与追踪技术是其中的关键技术之一。它可以广泛应用于安全监控、智能交通、医疗健康等领域，具有很高的实用价值和广阔的应用前景。从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等；信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险；商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销；场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。此外，许多公司正在从他们的安全系统中淘汰传统的指纹扫描仪，这为采用基于人工智能的面部识别系统铺平了道路，越来越多的政府举措和投资促进基于人工智能的面部识别技术正在推动面部识别市场的增长。
- 文献综述
摘要：
随着人工智能的快速发展，人脸的识别与追踪技术在各种领域得到了广泛的应用。本文主要介绍了人脸的识别与追踪技术的原理、方法和应用领域，并对当前的研究进行了综述。首先，我们介绍了人脸的特征提取和分类技术，包括传统的图像处理方法和深度学习方法。然后，我们详细讨论了人脸的追踪技术，包括基于特征点的追踪和基于特征区域的追踪。最后，我们介绍了人脸识别与追踪技术在安防、人机交互和社交媒体等领域的应用。
关键词：人脸识别；人脸追踪；特征提取；特征分类；图像处理；深度学习；安防；人机交互；社交媒体
- 引言
人脸的识别与追踪技术是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向。随着人工智能的快速发展，人脸的识别与追踪技术在安防、人机交互和社交媒体等领域得到了广泛的应用。人脸的识别与追踪技术可以通过对人脸图像进行分析和处理，实现自动识别和追踪人脸的功能。本文将主要介绍人脸的特征提取和分类技术，以及人脸的追踪技术，并分析其在不同领域的应用。
- 人脸特征提取和分类技术
2.1 传统的图像处理方法
传统的图像处理方法主要包括构建人脸的特征模型和使用统计学方法进行人脸的分类。常用的特征模型包括灰度图像、特征点和特征区域等。统计学方法主要包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。这些方法在人脸的特征提取和分类方面取得了一定的效果，但受限于特征表达能力和非线性问题，无法满足在大规模数据和复杂场景中的应用需求。
2.2 深度学习方法
近年来，深度学习方法在人脸的特征提取和分类方面取得了巨大的
