1. 本选题研究的目的及意义
人脸配准作为计算机视觉领域的一项基础性研究课题，旨在建立人脸图像中特征点与标准模型之间的映射关系，在人脸识别、表情分析、虚拟现实等领域有着广泛应用。
随着移动设备的普及和计算能力的提升，人脸配准技术正逐渐从服务器端走向移动端，为用户提供更加便捷、高效的服务。
然而，移动端人脸配准面临着诸多挑战，如计算资源受限、实时性要求高、人脸姿态变化大等，因此研究高效、鲁棒的实时移动端人脸配准方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸配准技术已经发展了几十年，研究者提出了许多有效的方法，大致可以分为两类：基于优化的方法和基于回归的方法。
基于优化的方法通常需要迭代求解，计算量大，难以满足实时性要求；而基于回归的方法直接学习特征点坐标与图像特征之间的映射关系，效率更高，近年来受到越来越多的关注。
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
本研究将针对移动端人脸配准的实时性和鲁棒性需求，设计一种基于级联回归的实时移动端人脸配准方法。
主要研究内容包括：
1.级联回归模型构建：设计轻量级的级联回归模型，在保证配准精度的同时，降低模型复杂度，提升计算速度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与工程实践相结合的方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研与分析：收集并研读人脸配准、级联回归、移动端模型优化等相关领域的文献，分析现有方法的优缺点，为本研究提供理论基础。
2.级联回归模型设计与实现：基于现有级联回归模型，设计适用于移动端设备的轻量级模型，并在公开数据集上进行训练和评估。
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.提出一种高效的级联回归模型，能够在保证配准精度的同时，降低模型复杂度，提升计算速度，更适用于移动端设备。
2.针对移动端人脸配准的特点，提出一种数据增强策略，提升模型对不同姿态、光照、遮挡等复杂场景的鲁棒性。
3.结合模型压缩和GPU加速技术，优化移动端模型的运行效率，使其能够在资源受限的移动设备上流畅运行。
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]邓楠,冯前进,李俊.基于改进级联回归的人脸特征点定位算法[J].计算机科学,2020,47(S1):425-429.
[2]王林,彭进,彭宇行.基于深度级联回归网络的人脸特征点定位[J].四川大学学报(自然科学版),2020,57(3):568-574.
[3]曾虎,刘新儒,王栋,等.基于级联回归和特征融合的人脸关键点检测[J].计算机工程,2022,48(7):201-209.
