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之一，在人机交互、表情识别、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。
随着人工智能技术的快速发展，人机交互方式正逐渐从传统的键盘鼠标转向更加自然、智能的方式，例如语音识别、人脸识别等。
而五官作为人脸的重要组成部分，其精确定位与跟踪对于实现自然、高效的人机交互至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
五官定位与跟踪作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，近年来取得了显著进展，技术发展迅速，应用范围不断扩大。
总的来说，五官定位与跟踪技术的研究呈现出以下趋势：从传统的基于几何特征的方法向基于深度学习的方法转变，从单一目标跟踪向多目标跟踪发展，从实验室环境下的研究向实际应用场景的推广。
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
1.五官定位:研究并实现基于Python的人脸检测算法，从图像或视频帧中准确识别和定位人脸区域。
研究并实现基于Python的特征点定位算法，精确定位人脸区域内的关键特征点，如眼角、嘴角、鼻尖等，从而实现五官的精确定位。
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，逐步进行。
首先，进行文献调研，了解五官定位与跟踪技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，重点关注基于深度学习的方法，并学习和掌握相关的理论知识。
其次，进行系统设计，确定系统的总体架构、功能模块以及模块之间的接口，并选择合适的算法和工具进行实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于尝试结合多种深度学习算法，构建一个高效、准确、鲁棒的五官定位与跟踪系统。
1.融合多种特征信息：为了提高五官定位的精度和鲁棒性，本研究将尝试融合多种特征信息，例如颜色特征、纹理特征、形状特征等，并利用深度学习算法对这些特征进行提取和融合。
2.优化目标跟踪算法：针对传统目标跟踪算法在处理目标遮挡、光照变化等问题上的不足，本研究将尝试对现有的目标跟踪算法进行优化，例如采用多特征融合、模型更新等策略，以提高跟踪的精度和鲁棒性。
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.李晓光,王文成,田丰,等.基于改进Siamese网络的人脸跟踪算法[J].计算机工程与应用,2021,57(12):174-180.
2.王礼萍,王龙,张小华.融合多特征的人脸识别方法[J].计算机工程与应用,2021,57(08):152-157.
3.曾 tiger.基于改进YOLOv5和Deepsort算法的人群密集区域目标检测与跟踪[J].科学技术创新,2023(11):61-65.
