1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其重要分支之一，日益受到学术界和工业界的广泛关注。
而人脸跟踪定位算法作为计算机视觉领域的核心课题之一，在人机交互、安全监控、智能机器人等领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。
本选题旨在研究和开发高效、鲁棒的动态人脸跟踪定位算法，以满足实际应用场景中对人脸信息获取和分析的需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸跟踪定位算法一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来取得了显著进展。
各种算法层出不穷，从早期的基于模板匹配和颜色信息的方法，到基于特征的跟踪方法，再到基于深度学习的端到端跟踪方法，技术不断更新迭代。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将围绕动态人脸跟踪定位算法的关键技术展开，包括人脸检测、特征提取、跟踪算法等方面。
首先，将介绍人脸跟踪定位算法的研究背景、意义和国内外研究现状；然后，将重点研究基于颜色、特征和深度学习的人脸跟踪定位算法，并进行算法改进和优化；最后，将构建动态人脸跟踪定位算法的实验平台，对不同算法进行性能评估和比较分析，并探讨其应用前景。
1. 主要内容
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：查阅国内外相关文献，深入研究人脸跟踪定位算法的理论基础、发展现状和最新研究成果，分析不同算法的优缺点和适用场景，为算法设计提供理论指导。
2.算法设计阶段：针对现有算法存在的不足，设计改进的人脸跟踪定位算法，包括基于颜色的人脸跟踪定位算法、基于特征的人脸跟踪定位算法和基于深度学习的人脸跟踪定位算法，并对算法进行理论分析和推导，证明算法的有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的人脸跟踪定位算法，结合颜色特征、纹理特征和形状特征，提高算法对光照变化、姿态变化和遮挡的鲁棒性。
2.提出一种基于深度学习的动态人脸跟踪定位算法，利用深度神经网络提取人脸的高层语义特征，提高算法的跟踪精度和鲁棒性。
3.构建动态人脸跟踪定位算法的实验平台，利用公开数据集和实际场景下的视频数据，对所提出的算法进行实验验证，并与现有算法进行比较分析，评估算法的性能指标，并分析其优缺点和适用场景。
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]邢梦颖,李晓娟.基于深度学习的目标跟踪算法综述[J].计算机工程与应用,2021,57(13):1-14.
[2]王佳,王威,王坤,等.基于深度学习的人脸跟踪算法综述[J].智能系统学报,2020,15(03):443-455.
[3]李秀娟.复杂场景下人脸跟踪算法研究[D].西安电子科技大学,2020.
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