基于随机蕨级联回归的局部遮挡人脸特征点定位研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸特征点定位是计算机视觉和模式识别领域的一项基础性研究课题，其目标是精确定位人脸图像中的关键特征点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的坐标位置。

该技术在人脸识别、表情分析、人机交互等领域具有广泛的应用价值。

近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了人脸特征点定位技术的发展，各种基于深度学习的人脸特征点定位方法不断涌现，并在性能上取得了显著提升。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸特征点定位作为计算机视觉和模式识别领域的基础性研究课题，一直受到国内外学者的广泛关注。

近年来，深度学习技术的快速发展极大地推动了人脸特征点定位技术的发展，各种基于深度学习的人脸特征点定位方法不断涌现，并在性能上取得了显著提升。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要针对局部遮挡人脸特征点定位问题，提出一种基于随机蕨级联回归的新方法。

该方法利用随机蕨算法对人脸图像进行特征提取，并结合级联回归模型对特征点位置进行预测。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究人脸特征点定位、局部遮挡处理、随机蕨算法、级联回归算法等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计:针对局部遮挡人脸特征点定位问题，设计基于随机蕨级联回归的特征点定位模型。

该模型将采用随机蕨算法进行特征提取，并利用级联回归模型对特征点位置进行预测。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方法创新:提出了一种基于随机蕨级联回归的局部遮挡人脸特征点定位新方法，将随机蕨算法和级联回归模型相结合，为解决局部遮挡问题提供了新的思路。

2.特征提取:设计了针对局部遮挡问题的随机蕨特征提取策略，提取对遮挡具有鲁棒性的特征，提高了模型在遮挡情况下的定位精度。

3.模型构建:构建了基于级联回归的特征点定位模型，通过级联回归的方式逐步优化特征点位置，提高了定位精度和效率。

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]陈俊周，孙冬梅，刘云峰.基于注意力机制和多特征融合的人脸识别[j].计算机应用，2021，41(10):2895-2901.

[2]张凯，徐俊，王栋.基于改进特征点定位的人脸识别算法研究[j].计算机工程与应用，2020，56(24):178-184.

[3]王永忠，王晓华，李邵梅.基于深度学习的遮挡人脸识别研究综述[j].计算机科学，2020，47(09):1-9.