1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展，视频图像处理技术作为计算机视觉领域的关键分支，在人机交互、安防监控、智能交通等领域发挥着至关重要的作用。
人脸跟踪作为视频图像处理领域的核心技术之一，旨在对视频序列中出现的人脸进行持续定位和跟踪，即使在光照变化、遮挡、姿态变化等复杂场景下也能保持稳定可靠的性能。
因此，研究高效、鲁棒的人脸跟踪算法具有重要的理论价值和广泛的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸跟踪算法的研究由来已久，从早期的基于模板匹配、特征点跟踪的传统方法，到近年来基于深度学习的跟踪方法，该领域的研究一直保持着蓬勃发展的态势。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸跟踪领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从以下几个方面展开：1.对人脸跟踪技术进行概述，介绍人脸跟踪的基本概念、研究背景、意义以及国内外研究现状，并分析人脸跟踪面临的挑战和难点。
2.深入研究传统的人脸跟踪算法，包括基于颜色特征的跟踪方法、基于特征点跟踪的方法、基于光流法的跟踪方法等。
分析这些方法的基本原理、优缺点以及适用场景，并通过实验对比不同传统方法的性能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献调研、算法设计与实现、实验评估和分析等方法进行。
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，系统地了解人脸跟踪算法的研究现状、发展趋势以及存在的挑战，为本研究提供理论基础和技术路线。
2.算法设计与实现：针对现有算法的不足，设计和实现新的基于深度学习的人脸跟踪算法，例如基于Siamese网络、强化学习等方法。
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.提出一种基于多特征融合的人脸跟踪算法：为了提高人脸跟踪算法在复杂场景下的鲁棒性，本研究将结合人脸的多模态特征，例如颜色特征、纹理特征、深度特征等，提出一种基于多特征融合的人脸跟踪算法。
2.设计一种基于注意力机制的人脸跟踪算法：为了解决人脸跟踪过程中存在的遮挡、尺度变化等问题，本研究将引入注意力机制，设计一种基于注意力机制的人脸跟踪算法，使模型能够更加关注人脸的关键区域，提高跟踪的精度和鲁棒性。
3.探索轻量化人脸跟踪算法的设计：为了满足移动设备等资源受限平台的需求，本研究将探索轻量化人脸跟踪算法的设计，在保证跟踪精度的同时，降低模型的计算复杂度和内存占用，提高算法的运行效率。
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] 任克强,李波,王坤峰,等.基于深度学习的视频人脸识别方法综述[J].计算机应用研究,2020,37(12):3553-3560,3567.
[2] 杨帆,田丰,徐秀丽.基于深度学习的目标跟踪算法综述[J].计算机应用,2019,39(10):2801-2811.
[3] 刘丽华,彭进,焦文品.基于深度学习的单目标跟踪算法综述[J].计算机工程与应用,2020,56(15):1-12,27.
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