1. 本选题研究的目的及意义
五官定位与跟踪作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注，在人机交互、表情识别、虚拟现实、安全监控等领域有着广泛的应用前景。
本选题旨在利用Python语言及其强大的图像处理库，实现高效、准确的五官定位与跟踪系统，并探讨其在实际应用中的可行性和潜在价值。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
五官定位与跟踪技术已经有了相当的研究基础，近年来随着深度学习的兴起，相关技术也取得了突破性进展。
以下将从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于Python的五官定位与跟踪系统展开，主要内容包括以下几个方面：
1.人脸检测模块:-研究和比较不同的人脸检测算法，如Haar特征、HOG特征、深度学习等。
-选择合适的算法，并使用Python的OpenCV库实现人脸检测功能，能够快速准确地从图像或视频中检测出人脸区域。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法。
首先，进行文献调研，了解五官定位与跟踪技术的发展现状、主要算法以及优缺点，并学习Python语言和相关的图像处理库，如OpenCV、Dlib等。
其次，根据研究内容，进行系统设计，确定系统架构、模块划分以及算法选择。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.基于Python语言实现五官定位与跟踪系统，充分利用Python语言的简洁性、易用性和强大的第三方库，提高系统开发效率和代码可读性。
2.探索不同算法的融合，例如将深度学习算法与传统算法相结合，以提高五官定位和跟踪的精度和鲁棒性。
3.开发用户友好的系统界面，方便用户进行操作和结果查看，提高系统的实用性和易用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈硕，李华，王树梅，等.基于深度学习的人脸五官关键点定位综述[J].计算机应用研究，2020,37(12):3537-3544,3551.
2.张旭，徐慧，吴波，等.复杂背景下人脸五官定位算法研究[J].计算机应用研究，2019,36(05):1513-1517.
3.张良，王振华，冯志全，等.基于深度学习的多姿态人脸五官定位[J].系统工程与电子技术，2018,40(03):622-628.
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