我想学习机器视觉，并在工作中开发人脸识别相关的功能，我一点基础都没有，现在需要你规划一个学习路线，并列出每个阶段可以参考的书籍或其他类型的资料

学习机器视觉和人脸识别需要掌握一些基本的数学、计算机视觉和机器学习知识。以下是一个简单的学习路线，你可以根据自己的情况进行调整：

**阶段一：数学基础**

在这个阶段，你需要学习一些基本的数学知识，包括线性代数、微积分和概率论。这些知识对于理解机器学习的算法和原理非常重要。

- 《线性代数及其应用》（Linear Algebra and Its Applications）- Gilbert Strang
- 《微积分学教程》（Calculus）- Michael Spivak
- 《概率论与数理统计》（Probability Theory and Mathematical Statistics）- 霍华德.巴特勒

**阶段二：计算机视觉基础**

在这个阶段，你需要学习一些计算机视觉的基础知识，包括图像处理、特征提取和目标检测等。

- 《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications）- Richard Szeliski
- 《数字图像处理》（Digital Image Processing）- Rafael C. Gonzalez
- 《机器视觉：算法与应用》（Machine Vision: Algorithms and Applications）- Wesley E. Snyder

**阶段三：机器学习基础**

在这个阶段，你需要学习一些机器学习的基础知识，包括监督学习、无监督学习和深度学习等。

- 《机器学习》（Machine Learning）- 周志华
- 《Python机器学习基础教程》（Python Machine Learning）- Sebastian Raschka
- 《深度学习》（Deep Learning）- Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville

**阶段四：人脸识别算法**

在这个阶段，你需要学习一些人脸识别相关的算法，包括基于特征的方法、基于模型的方法和深度学习方法等。

- 《人脸识别：从基础到实践》（Face Recognition: From Basic to Practice）- 张学工
- 《人脸识别技术进展与应用》（Advances and Applications in Face Recognition）- Kresimir Delac、Mislav Grgic和Miron Saca

以上是一个简单的学习路线和一些参考资料，希望能对你有所帮助。当然，还有很多其他的学习资源，比如在线课程、博客、论文等等，你可以根据自己的兴趣和需求进行选择。