基于改进的ASM人脸特点定位方法研究的开题报告

基于改进的ASM人脸特点定位方法研究的开题报告一、研究背景和意义人脸特征定位技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。ASM(AutomaticShapeModel)是一种传统的人脸特征定位方法，其基本思想是将人脸分为多个部位，并建立每个部位的形状模型，然后利用模型匹配的方式进行特征定位。然而，ASM方法存在着许多问题，比如对于表情和姿态的变化较为敏感，不易适应复杂环境等。为此，在ASM方法的基础上进行改进，是提高人脸特征定位准确性和鲁棒性的一种重要途径。本文旨在对基于改进的ASM人脸特点定位方法进行研究，探索如何利用该方法提高人脸特征定位的效果和稳定性。二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括以下方面：1.基于ASM方法的人脸特征定位技术研究。包括ASM方法的基本原理、优缺点分析等方面的研究，为后续改进提供参考。2.改进的ASM方法的研究与实现。在掌握ASM方法的基础上，对其进行改进，设计新的形状模型计算方法、匹配算法等。3.对改进的ASM算法进行实验验证和分析。通过实验对改进后的ASM方法进行评估，分析其在准确性和鲁棒性等方面的表现。本文的主要研究方法包括文献资料查阅、算法实现与验证、实验设计与分析等。三、预期成果本文的预期成果主要包括以下方面：1.对ASM方法的基础原理和优缺点进行深入的研究。2.提出了一种新的改进的ASM方法，并对其进行有效性验证。3.在公开数据集上进行实验验证，分析改进后方法的准确性和鲁棒性，与其他常用人脸特征定位方法进行比较。4.形成一篇完整、有实际应用价值的论文。四、研究的难点与解决方法难点：1.如何有效地改进ASM方法，提高其鲁棒性和准确性。2.实验设计与数据集的选择。3.如何充分比较改进后的ASM方法与其他现有的人脸特征定位方法。解决方法：1.对ASM原理和优缺点进行深入分析，并设计新的形状模型计算方法、匹配算法等，提高ASM方法的准确性和鲁棒性。2.综合考虑准确性、速度、数据量等因素，选取适合的数据集进行实验验证。3.与其他常用人脸特征定位方法进行比较，评估改进后ASM方法的实际效果和优势。五、研究进度安排本文的研究进度安排如下：第1-2个月：阅读相关文献，掌握ASM方法的基本原理和优缺点。第2-4个月：设计和实现改进的ASM算法。第4-6个月：对改进后的ASM方法进行实验验证和分析。第6-8个月：撰写论文初稿。第8-10个月：修改和完善论文，检查并终稿提交。六、参考文献1.于东平,等.基于ASM算法的多标记眼中心检测[J].计算机应用研究,2017,34(2):414-417.2.CootesT,TaylorC.Statisticalmodelsofappearanceforcomputervision[M].London:ImperialCollegePress,2004.3.WuXiangyang.RobustFaceLandmarkDetectionandTracking[D].UniversityofPittsburgh,2012.4.BibiA,MirzaAM.FaceDetectionandFeatureExtraction:ASurvey[J].BulletinofElectricalEngineeringandInformatics,2019,8(1):236-244.7.ZhuX,LeiZ,LiuX,etal.Facealignmentacrosslargeposes:A3Dsol