1. 本选题研究的目的及意义
人脸五官分割是计算机视觉领域的一项重要任务，其目的是将人脸图像中眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等五官区域精确定位并分割出来。
这项技术在人脸识别、表情分析、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人脸五官分割技术取得了显著的进步。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸五官分割作为人脸分析的关键技术之一，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸五官分割领域取得了一系列重要进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕以下几个方面展开：
1.人脸图像预处理:为了提高算法的鲁棒性，首先需要对输入的人脸图像进行预处理，包括人脸检测、灰度化、直方图均衡化等操作。
2.人脸特征点定位:利用OpenCV库中提供的人脸特征点检测算法，例如Haar级联分类器或基于深度学习的Dlib库，精确定位人脸的关键特征点，如眼角、嘴角、鼻尖等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:收集并阅读国内外关于人脸五官分割、OpenCV库、图像处理等相关领域的文献资料，了解该领域的最新研究进展、现有方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术路线。
2.算法设计与实现:基于OpenCV库提供的函数和工具，设计并实现人脸五官分割算法。
使用OpenCV中的人脸检测算法，例如Haar级联分类器，对输入图像进行人脸检测。
5. 研究的创新点
本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.算法设计:结合传统图像处理技术和OpenCV库的优势，设计一种高效、鲁棒的人脸五官分割算法，以克服现有方法在分割精度、鲁棒性和效率方面的不足。
2.特征提取:探索新的特征提取方法，例如结合纹理特征、颜色特征和形状特征，以提高算法对复杂人脸图像的分割能力。
3.分割方法:研究基于OpenCV的改进型分割方法，例如结合区域生长和边缘检测的混合分割方法，以提高分割精度和鲁棒性。
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.赵文杰,杜军平,周欣.基于改进YOLOv3和DenseNet的人脸口罩佩戴检测[J].计算机应用,2022,42(S1):251-255.
2.陈俊,王宇,刘雨浓,等.基于改进MTCNN和Mobilenetv2的人脸识别算法[J].计算机工程与应用,2022,58(13):166-172.
3.王丽君,陈晓,王任,等.基于改进YOLOv5和CenterNet的驾驶员疲劳检测[J].计算机工程与应用,2022,58(24):191-198.
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