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基础性研究课题，其目标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。
该技术在人脸识别、表情分析、人脸美颜、虚拟现实等领域都有着广泛的应用价值。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，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
人脸五官分割作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来取得了长足的进步。
现有的研究方法主要可以分为两大类：基于传统图像处理的方法和基于深度学习的方法。
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
本研究将围绕基于OpenCV的人脸五官分割算法展开深入研究，主要内容包括以下几个方面：
1.人脸图像预处理:针对复杂背景、光照变化等因素对人脸五官分割的影响，研究基于OpenCV的图像预处理方法，例如光照补偿、直方图均衡化、噪声去除等，以提高算法的鲁棒性。
2.人脸五官特征点定位:研究基于OpenCV的人脸特征点检测算法，例如Haar级联分类器、Dlib库等，实现对人脸五官关键特征点的精确定位。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和结果分析相结合的研究方法。
首先，将进行文献调研，深入了解人脸五官分割领域的国内外研究现状、现有方法和技术挑战，为本研究提供理论基础。
其次，将学习和研究OpenCV库的相关技术，包括人脸检测、图像分割、特征提取等，并分析其在人脸五官分割中的应用方法和优缺点。
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.基于OpenCV框架，结合传统图像处理方法和深度学习技术，提出一种高效、准确、鲁棒的人脸五官分割算法。
2.针对复杂背景、光照变化等因素对人脸五官分割的影响，提出相应的预处理方法，提高算法的鲁棒性。
3.探索不同人脸五官特征点定位方法，并结合图像分割技术，实现对五官区域的精确定位和分割。
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] 张帆,徐慧,张立明.基于形状约束的人脸五官定位方法[J].计算机应用,2017,37(S2):108-111.
[2] 孙宁,李文辉,肖亮,等.基于OpenCV的人脸识别考勤系统设计与实现[J].电子技术与软件工程,2021(17):110-112.
[3] 郭陈,周明,段发阶.一种基于OpenCV的人脸识别门禁系统的设计与实现[J].信息技术与信息化,2020(12):105-108.
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