基于Matlab的人脸检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

人脸检测作为计算机视觉和模式识别领域的一项关键技术，近年来受到了广泛的关注和研究。

##研究目的本课题旨在研究基于matlab的人脸检测技术，实现快速准确的人脸检测系统。

通过探索不同人脸检测算法的原理和实现方法，结合matlab软件强大的图像处理和分析能力，开发一个功能完善、性能优良的人脸检测平台。

2. 本选题国内外研究状况综述

人脸检测技术已经发展了几十年，国内外学者在该领域进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

##国内研究现状国内学者在人脸检测领域的研究起步较晚，但发展迅速。

近年来，国内学者在基于深度学习的人脸检测算法、三维人脸检测、遮挡人脸检测等方面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

##主要内容本课题将重点研究以下内容：人脸图像预处理：针对人脸图像的特点，研究图像灰度化、噪声去除、光照补偿等预处理方法，提高图像质量，为后续的人脸检测奠定基础。

人脸特征提取：研究不同人脸特征的提取方法，如haar特征、lbp特征、hog特征等，并比较它们的优缺点，选择合适的特征用于人脸检测。

人脸分类识别：研究adaboost算法、svm算法、深度学习算法等，并将其应用于人脸检测，实现人脸与非人脸的分类。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步推进。

首先，进行文献调研，了解人脸检测技术的发展现状、主要算法和关键技术，以及matlab软件在图像处理中的应用。

其次，学习和掌握人脸图像预处理、特征提取、分类识别等关键技术，并选择合适的算法进行实现。

5. 研究的创新点

本课题的创新点在于：
提出一种基于matlab的人脸检测平台，整合不同的人脸检测算法，为用户提供一个便捷、高效的人脸检测工具。

对比分析不同人脸检测算法在matlab平台上的性能表现，为用户选择合适的算法提供参考依据。

探索基于深度学习的人脸检测算法在matlab平台上的实现方法，并对其性能进行优化。

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,郭晓静,张洪刚.基于深度学习的人脸检测算法综述[j].计算机应用研究,2022,39(06):1681-1692.

2.吴一星,刘雨恒,林柏钢,王智慧.基于改进yolov5s的人脸检测算法研究[j].计算机工程与应用,2023,59(15):162-169.

3.黄奕武,黄莎莎,王敏,蔡晓霞.融合多尺度特征的人脸检测算法[j].计算机工程与应用,2023,59(01):158-165.