1. 研究目的与意义
现代社会中， 健康问题成为越来越多的人所关注的焦点， 而心脏作为生命的根本， 其工作状态可以直接反应出身体的好坏。
然而， 传统的心率测量方法较为麻烦， 且容易受时间和环境的影响。
使用科技手段可以让此项工作变得非常简单， 只要站在摄像头前就能测出自己的心率。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
2. 课题关键问题和重难点
1. 测量过程中需要始终锁定一块皮肤， 一旦有遮挡或变形可能就会导致结果不准确。
但是从人的身上找到一个不常运动且始终暴露在外的地方， 就只能从脸上取， 而脸上平坦且不容易受表情影响的地方就只有额头， 所以必须要对额头持续的跟踪定位。
2. 皮肤随血液循环产生的颜色变化非常微小， 很容易受到外界的环境噪声影响。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
3. 国内外研究现状（文献综述）
图像特征提取的定位是计算机视觉和图像处理里的一个概念，表征图像的特性。
输入是一张图像（二维的数据矩阵），输出是一个值、一个向量、一个分布、一个函数或者是信号。
1. 颜色特征特点：颜色特征是全局特征，对区域的方向、大小不敏感，所以不能很好捕捉局部特征。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 研究方案
1. 调用opencv函数库， 检测图像中人脸特征， 提取出人脸区域。
2. 定位额头位置， 判断是否有遮挡。
3. 取绿光颜色值， 与其它部位相对比， 消除光照的影响。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
5. 工作计划
第1 - 4周：完成外文翻译和开题报告。
第5周：熟悉python语言和opencv函数库， 了解基本语法、 编码规范、 可使用的函数库等，搭建程序基本框架。
第6周：调用opencv函数库， 从图像中检测人脸特征， 找出人脸并实现的顶部为的定位和跟踪。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
