问：基于属性的人脸识别的课题，即根据人脸低层特征提取高层的属性特征(如性别、年龄、肤色、种族、发型等)答：课程的话是 数字图像处理，另外到google学术搜“人脸识别”“face recognition”论文应该很多的，可以先综述入手，比如这篇论文：Face recognition: A literature survey。这是理论基础。
实验的时候，用VC++和OpenCV 就看 《OpenCV教程——基础篇》；若是Matlab，熟悉基础语法之后，多看看软件帮助。两者都包含很多基本的图像处理操作，用起来很方便。
如果是本科或者硕士的话，可以先动手实验，对图像处理有一定了解后再看理论要求较高的论文。
PS: 你得问得具体点才好回答呢。。答：你这个课题厉害，至少要熟悉建模，还有有丰富的生物学知识，
最简单的来说怎么才能根据人脸特称识别出性别呢？？必定有生物学依据把？
然后就是根据生物学知识进行建模了，最后还要编写程序。答：除了基础的图像处理，更重要的恐怕是模式识别、概率统计。
你提到的几个属性特征中，肤色、发型比较容易实现，性别、年龄、种族可能比较困难。
如果要想入手，时间宽裕的话，用opencv；如果只是希望发发论文，matlab会比较快。
人脸识别你可以只是了解，其实你的课题核心不是识别某个人，而是对人脸特征的分析，比如，可以通过皱纹来判定年龄。问：人脸识别门禁有那些优势和应用在那些领域？答：人脸识别门禁的优势以及应用的领域
1、人脸识别系统可以用于维护校园安全
人脸识别系统可以录入校园内学生、教师及其他后勤人员的人脸信息，只要有人通过闸机进入校园，就需要刷脸进行分辨确认，如果不是已经录入的人员，人脸识别系统就不会为其开放门禁，那么这些校外人士就无法进入校园。所以人脸识别系统可以有效的杜绝外来无关人员进入学校，为学生提供人生安全的保证和舒适的学习生活环境。
2、人脸识别系统可以用于小区安全
现在很多老旧小区都会出现小偷盗窃的问题，由于小区门禁太过于简单，这就是小偷趁虚而入的根本。那么现在很多小区都开始安装人脸识别系统了，尤其是在高档小区的门口，都会有人脸识别系统门禁，是小区的业主就会在入住小区后将人脸信息录入人脸识别系统，然后进出小区只要刷脸就可以了。
对于那些没有录入人脸识别系统的外人，要么安保人员通知业主确认其身份信息，要么就进行实名登记，然后才可以进入小区，不然就只能被拒之门外了。
3、人脸识别系统可以用于写字楼安全
现在很多写字楼的访客管理都是由大厅中的安保人员负责的，对于外来人员正常进出写字楼会比较麻烦，但是有了人脸识别系统来进行管控就方便多了。
每天是在这座写字楼里面上班的白领，就可以直接刷脸进去，而那些不是的外人就得经过相关公司确认才可以进入。答：人脸识别门禁的优势太多了，比如说可以去除门禁卡等媒介物品，不用担心密码被盗，需要经常更换密码等，人脸是唯一无法复制的，安全性能更换，人脸识别门禁机还可以同步考勤数据，不需要另配打卡机，比如现在博时特科技推出在市场的人脸识别门禁机还有同步测温模块的，在疫情防控的形式下还可以对出入人员进行体温检测，人脸识别门禁的应用很广泛，比如家庭、社区、公司、工厂、工地、公租房、学校、医院、会所、酒店、景区、高铁、地铁、汽车站检验车票出入口，写字楼大厦、图书馆、监狱等等场景领域几乎都可以覆盖。答：嘉品科技人脸识别机的优点：
1.采用人脸关键区域定位的方法，其准确度高，安全性好。
2. 一般采用专用双摄像头，属于准三维人脸识别技术，识别性能大大超过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维人脸识别。
3.识别性能不受环境光线的影响，可靠性好。
4.可通过U盘上传用户姓名列表，下载门禁考勤记录以及照片。
5.可通过TCP/IP网络设置设备状态，以及上传下载信息；网络通讯数据加密。
6.自然性，识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。
7. 完全非接触，可避免细菌传染，更加健康卫生。
8.语音提示，真人发声提示面像是否验证成功。
9.可独立使用，无需连接电脑，即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。
广泛应用于学校、工地、小区、写字楼等区域。答：优势肯定是有的，非接触就可以识别，另外疫情区间还需要测温的，像zkteco就有人脸识别带测温的门禁设备。问：人脸识别系统的工作原理是什么？答：当今社会，人脸识别系统已经是遍地可见。不论是进出办公楼的门禁，还是乘坐地铁时可以刷脸乘坐。人脸识别系统大大的提高了通行的效率，是一项很先进的技术。公众一直以来好奇人脸识别系统的工作原理，认为这是一项黑科技。但其实认真说起来，他也只是数学运算的概率问题。人脸识别系统的工作原理主要有以下这几部分组成。
一、深度学习模型。
人脸识别系统当中的核心和灵魂部分就是深度学习的神经网络模型。所谓神经网络模型其实就是一个运算器，在这个运算器当中，我们可以把它看作一个黑盒子，其中存储着很多的参数，这些参数是可以自动调整的。这个学习模型主要用来进行训练，训练的目的就是能够达到一个人的两张照片输入之后，它的输出结果概率无限接近1。
二、模型训练过程。
对学习模型进行训练，是让他能够记住人脸的特征。通常的做法是采用大量的人脸数据，把这些已经标注好的数据放到这个模型当中，然后告诉它哪一个人的照片跟另外一张是同一个人，通过不断的训练他就记住了人的特征。表现出来的就是学习模型当中的参数，最后固定好。当我们拿两张没有经过训练的图片输进去的时候，它也能够算出两张图片是一个人的概率。
三、自更新系统。
在人脸识别系统当中还有一个重要的部分，就是他能够自我更新自我学习，当他第1次判断出两张照片是同一个人之后，他会把这两张照片作为他的训练集更新自身模型当中的参数，这样它就相当于记住了这个人。以后这个人再来的话很快就判别出来。
人脸识别系统是近些年来深度学习和计算机科学发展的集大成者，其原理很复杂。答：人脸识别是通过对人的脸部特征进行身份识别的，首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的位置、大小和主要的面部器官的位置信息，并将与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。答：它相当于一个运算器，里面有很多的存储参数，他们可以进行自动调整，当模型训练时，它都能有效记住人脸特征。