1. 研究目的与意义（文献综述）

在人脸检测技术日趋成熟的今天，人们对机器智能化和机器视觉技术提出了更高的要求，人们不再满足对人脸定位，更希望可定位人的五官，在此基础上分析人物的表情，判断人物的年龄，识别人物的性别。

人脸的五官定位，指的是人的轮廓、鼻子、眼晴、嘴唇、眉毛等位置信息的确定，定位技术可看作为人脸模式识别的技术的引申，在当前的研究阶段常见的定位方法可分为下面几种：灰度投影法，模板匹配法，主动曲线法，神经网络的方法。

世界著名科技企业谷歌，不久前发明创造了一款眼镜，其中有一个新的应用就是利用谷歌眼镜的内置摄像头进行面部表情的分析，从分析中人们可得知谈话对象的年龄和情绪。研究人员表示，对情绪分析的各种结论基于五官的检测及能够让机器学习的庞大数据库。

2. 研究的基本内容与方案

本次设计的目标是，通过python设计一app，可以对摄像头拍摄到的人脸五官进行定位，并标记出来。当所拍摄人脸出现移动及变化等情况时，五官标记可进行追踪。

基于python的五官定位与追踪的方案设计如下图所示。(图片于附件中)

3. 研究计划与安排

第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

第4－5周：对设计方案深度剖析，掌握其中所需要用到的原理，以及程序语言的相关使用方法。

第6－9周：完成程序方案设计，进行测试，并制作app

4. 参考文献（12篇以上）

[1] rein-lien hsu,abdel-mottaleb.m, jain,a.k. face detection in color images[j]. ieeetransactions on pattern analysis and machine intelligence. 2002,29(5):696-706

[2] yan junlie, zhang xuzong, leizhen. face detection by structuaral models[j]. image and vision computing.2014,32(10):790-799

[3] zhan shu, tao qinqing, lixiaohong. face detection using representation learning[j]. neurocomputing.2016,187:19-26