1. 本选题研究的目的及意义
人脸特征点定位是指自动确定人脸图像中关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴等）的位置。
这项技术是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，其研究成果在人脸识别、表情分析、人机交互等领域具有广泛的应用价值。
近年来，深度学习的兴起促进了人脸特征点定位技术的快速发展，各种基于深度学习的人脸特征点定位方法不断涌现，并取得了令人瞩目的成果。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸特征点定位一直是计算机视觉领域的热点研究问题，近年来取得了显著进展。
本节将分别从国内外研究现状进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要针对现有的人脸特征点定位方法在处理姿态变化、遮挡、光照变化等复杂场景下存在的不足，结合稀疏约束和级联回归方法的优势，设计并实现一种更加鲁棒、高效的人脸特征点定位算法。
1. 主要内容
1.稀疏约束人脸特征点定位:研究如何利用稀疏表示理论对人脸特征点进行建模，并利用稀疏约束提高特征点定位的鲁棒性。
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.首先，对人脸特征点定位的相关理论基础进行研究，包括稀疏表示理论、级联回归模型等。
2.其次，设计基于稀疏约束的人脸特征点定位算法，并通过实验验证其有效性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于稀疏约束和级联回归的人脸特征点定位算法，该算法结合了两种方法的优势，能够更加鲁棒、准确地定位人脸特征点。
2.探索稀疏约束和级联回归方法的融合策略，并通过实验确定最优融合策略，以充分发挥两种方法的优势。
3.在公开数据集上对所提出的算法进行评估，并与现有方法进行比较，以验证其有效性。
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.任永存，李琳，杨瑞.基于多特征融合和级联回归的人脸特征点定位[J].计算机应用,2021,41(03):811-817.
2.姜山，王士刚，胡月，等.基于级联回归和稀疏表示的人脸特征点定位[J].计算机工程与应用,2020,56(03):193-200.
3.李晓磊，张艳宁.改进级联回归的人脸特征点精确定位[J].计算机工程,2019,45(09):285-291.
