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)

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 *** 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。。

模式识别过程通常是这样的

1) 预处理,如图像滤波,灰度值处理,格式转换等

2)分割出要识别的图像部分(与无关部分分离),这里就会用到如边缘检测之类的技术

3)提取图像特征(待识别部分),并对这些特征进行数字化度量

4)根据特征进行分类识别,需要用到知识库(即已知的特征)

总而言之,图像识别是一个比较大的题目,要掌握的话还得有很多相关的知识基础(如数学/图像处理等)

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