1. 本选题研究的目的及意义
人脸识别技术作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到了广泛的应用。
人脸检测和预处理是人脸识别系统中的关键步骤，其性能直接影响着后续人脸特征提取和识别的准确率。
本选题的研究旨在设计和实现一套高效、鲁棒的人脸检测和彩色人脸图像预处理系统，为后续人脸识别任务提供高质量的输入数据，具有重要的理论意义和现实应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸检测和预处理作为计算机视觉和模式识别的重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸检测和预处理领域开展了大量的研究工作，并在一些关键技术方面取得了突破。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将重点研究基于传统方法和深度学习的人脸检测算法，并结合彩色人脸图像的特点，研究相应的预处理方法，最终设计和实现一套完整的人脸检测和彩色人脸图像预处理系统。
1. 主要内容
1.研究基于肤色模型的人脸检测算法，利用肤色信息进行人脸区域的初步定位。
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，按照以下步骤进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸检测和彩色人脸图像预处理领域的最新研究进展，为研究方案的设计提供参考。
2.算法研究与选择阶段：研究不同人脸检测算法和彩色人脸图像预处理方法的原理和特点，通过实验比较分析其性能，选择适合本研究的算法和方法。
3.系统设计与实现阶段：根据研究目标和功能需求，设计人脸检测和彩色人脸图像预处理系统的总体架构，并选择合适的开发环境和工具进行系统实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出了一种基于多特征融合的人脸检测算法，结合肤色、纹理和形状等特征，提高人脸检测的准确率和鲁棒性。
2.研究了一种基于深度学习的彩色人脸图像预处理方法，利用卷积神经网络学习人脸图像的特征，实现自适应的图像增强和光照归一化，有效提高人脸图像的质量。
3.设计和实现了一套完整的人脸检测和彩色人脸图像预处理系统，并将其应用于实际的人脸识别系统中，验证了系统的有效性和实用性。
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] 苏育挺,苏宇,段立娟,等. 基于YOLO v3和改进CenterNet的轻量级人脸检测模型[J]. 计算机应用,2022,42(S1):112-119.
[2] 邓兰兰,张凯,田丰. 基于肤色和深度信息的人脸检测方法[J]. 计算机科学与探索,2021,15(12):2308-2316.
[3] 张帆,陈鹏,刘青山,等. 基于MTCNN和多任务卷积神经网络的人脸识别算法[J]. 计算机工程与应用,2021,57(16):176-182.
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