1. 本选题研究的目的及意义
人脸跟踪作为计算机视觉领域中的一个重要研究方向，近年来受到了广泛关注。
其目标是在视频序列中精准地定位和跟踪人脸，即使在光照变化、遮挡、姿态变化等复杂情况下也能保持鲁棒性。
本选题的研究对于推动人脸识别、智能监控、人机交互等领域的发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸跟踪算法的研究已经取得了显著的进展，各种算法层出不穷。
本节将分别从国内和国外两个方面对人脸跟踪算法的研究现状进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对视频图像中人脸跟踪问题，深入研究基于颜色特征、形状特征、深度学习等方法的人脸跟踪算法，并探索多特征融合策略，以提高人脸跟踪的精度和稳定性。
1. 主要内容
1.研究基于颜色特征的人脸跟踪算法。
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，并遵循以下步骤逐步开展：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解人脸跟踪算法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段：根据研究目标和内容，设计基于颜色特征、形状特征、深度学习等方法的人脸跟踪算法，并进行代码实现和调试。
3.实验验证与分析阶段：利用公开的人脸跟踪数据集或自行采集的视频数据，对所提出的算法进行实验验证，分析算法的性能指标，如跟踪精度、成功率、实时性等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的人脸跟踪算法，结合颜色、形状、运动信息等多特征信息，提高人脸跟踪的鲁棒性和准确性。
2.探索深度学习技术在人脸跟踪中的应用，设计基于深度学习的人脸跟踪算法，提升算法在复杂场景下的性能。
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] 孙华, 王惠琴, 赵志文, 等. 基于深度学习的视频人脸识别与跟踪综述[J]. 中国图象图形学报, 2020, 25(11): 2745-2762.
[2] 雷文龙, 王贵锦, 王文波. 基于多特征融合的鲁棒人脸跟踪算法[J]. 自动化与仪器仪表, 2021, 36(03): 205-209.
[3] 张华, 伍雁雄, 陈华. 基于深度学习的人脸跟踪算法综述[J]. 微电子学与计算机, 2022, 39(09): 1-7 13.
