1. 毕业设计（论文）主要内容：

作为视觉领域的一个重要的研究方向，人脸特征点定位的研究一直受到众多学者的关注。面部特征点勾勒了人脸的主要形状特征，准确而快速的人脸特征点定位是后续的人脸分析和识别的关键，如人脸识别、人脸检测与跟踪、表情识别等。然而由于姿态，遮挡等因素的影响，快速、准确、鲁棒的人脸特征点定位仍然是一个非常具有挑战性的问题。近年来，针对有遮挡的人脸特征点定位受到研究者的关注，其中以随机蕨为回归器的级联回归算法在有遮挡的人脸特点定位上取得了极大的成功，在定位特征点的同时能够预测特征点的遮挡，然而，现有的该算法在特征点定位和遮挡预测的准确性仍有很大的改进空间。本课题研究随机蕨级联回归算法在局部遮挡下的人脸特征点定位，改进传统基于随机蕨回归器的级联回归算法在遮挡检测上的不足，从而提高人脸特征点定位与遮挡预测的准确性。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

主要任务：

1. 通过阅读文献，了解人脸特征点定位算法的基本过程。研究现有的人脸特征点定位方法，同时分析比较当前人脸特征点定位算法的精确度，以及其适用范围。

2. 研究随机蕨回归器，分析基于随机蕨回归器的级联回归算法在人脸特征点定位中的准确性以及时间消耗，重点研究在有遮挡的人脸库中的结果，探索提高该算法在特征点定位上的精确度同时研究提高该算法的效率。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1. 第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。(2018.3.2)

   2. 第3周至第6周：熟悉所选用的算法，运用所学的数学以及计算机理论知识，完成算法的实现，提出改进方案。(2018.4.10)

   3. 第7周至第13周：实现算法的改进，在公共数据集上测试算法性能，完成与已有的同类算法的比较实验，对算法的结果进行分析。(2018.5.29)其中第10周左右(2018.5.4-5.8)进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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      4. 主要参考文献

      [1] dollar p, welinder p, perona p. cascaded poseregression[c]. ieee conference on computer vision and pattern recognition,2010:1078-1085.

      [2] cao x, wei y, wen f, et al. face alignment byexplicit shape regression[c]. ieee conference on computer vision and patternrecognition, 2012:2887-2894.

      [3] burgos-artizzu x p, perona p, doll, et al.robust face landmark estimation under occlusion[c]. ieee internationalconference on computer vision, 2013:1513-1520.

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