1. 本选题研究的目的及意义
人脸作为一种独特的生物特征，在身份识别和验证领域具有广泛的应用价值。
眼睛是人脸上信息最为丰富的区域之一，能够反映出个体的身份、状态和意图等重要信息。
人脸眼睛识别和跟踪技术结合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其研究对于推动人工智能、人机交互等领域的发展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
人脸眼睛识别和跟踪技术是一个跨学科的研究领域，涉及计算机视觉、模式识别、机器学习等多个学科，近年来取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容包括：
1.人脸检测与眼睛定位:研究和实现高效准确的人脸检测算法，并在检测到的人脸区域内精确定位双眼的位置。
2.眼睛特征提取与识别:研究和提取有效的眼睛特征，用于区分不同的个体。
3.眼睛跟踪算法设计:研究和实现鲁棒、实时的眼睛跟踪算法，能够在用户头部移动、姿态变化等情况下准确地跟踪眼睛的位置。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究方法主要采用文献研究法、实验研究法和工程开发法相结合的方式。
1.文献研究法:通过查阅国内外相关领域的文献资料，了解人脸眼睛识别和跟踪技术的最新研究进展、现有算法的优缺点以及Android平台开发的相关技术。
2.实验研究法:针对人脸检测、眼睛定位、特征提取、识别和跟踪等关键技术，设计实验方案，进行对比实验，选择性能优异的算法，并对算法进行改进和优化，以提高系统的鲁棒性、准确性和实时性。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.轻量级人脸眼睛识别模型:针对移动设备资源有限的特点，研究轻量级的人脸和眼睛识别模型，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和内存占用，提高系统在移动设备上的运行效率。
2.基于深度学习的鲁棒眼睛跟踪算法:研究基于深度学习的鲁棒眼睛跟踪算法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，提取更具区分性和鲁棒性的眼睛特征，提高跟踪算法在光照变化、姿态变化、遮挡等复杂环境下的鲁棒性。
3.高效的Android软件实现:采用AndroidNDK技术进行底层算法开发，利用C/C 语言的高效性，提高图像处理和算法运算的速度，同时结合Java语言进行Android应用程序开发，实现用户友好的界面设计和交互功能。
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. 孙冬梅,艾浩军,田学隆. 基于深度学习的人脸识别综述[J]. 小型微型计算机系统, 2019, 40(1): 5-11.
2. 孟娇,王科俊,王健. 基于改进Haar特征与Adaboost算法的人脸检测方法[J]. 计算机技术与发展, 2019, 29(10): 12-17.
3. 陈志强,王运琼,王恩东. 基于深度学习的人眼定位和跟踪综述[J]. 计算机科学, 2018, 45(4): 1-10.
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