移动终端上基于视频的人脸检测与建模系统的设计与实现的开题报告_第1页
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移动终端上基于视频的人脸检测与建模系统的设计与实现的开题报告1.选题背景人脸检测和识别技术已经成为现代安全监测和人机交互的重要手段。视频人脸检测是人脸检测技术的一种，它可以实现对视频图像序列中人脸的自动检测和跟踪。然而，由于视频中图像画面的运动和变化，使得视频人脸检测技术比起静态图像人脸检测技术更为复杂和困难。移动终端已经成为人们日常生活中不可或缺的工具，然而，其处理能力和存储空间有限，对于视频人脸检测和识别的性能要求比较高。因此，如何在移动终端上实现高效的视频人脸检测和识别系统成为当前的研究热点之一。2.研究目标本文旨在设计和实现一种基于视频的人脸检测与建模系统，使其能够在移动终端上高效地运行。具体来说，本文将从以下几个方面展开：（1）探究现有的视频人脸检测技术及其在移动终端上的应用。（2）提出一种基于视频的人脸检测与建模的算法，根据视频图像序列中关键帧的特征提取和匹配，实现对人脸的自动检测和跟踪。（3）根据检测结果，对每一个被检测的人脸进行建模，提取其面部特征信息，利用人脸识别算法进行比对，确定其身份。（4）系统实现方面，结合移动终端特点，实现高效的人脸检测和建模，并进行测试和性能评估。3.研究方法本文采用以下研究方法：（1）文献调研法。通过查阅相关文献，了解现有的视频人脸检测技术及其在移动终端上的应用，并根据实际需求和移动终端的特点提出本文的基于视频的人脸检测与建模算法。（2）算法设计与分析法。根据文献调研的结果，设计和实现本文的基于视频的人脸检测与建模算法，对其进行分析和优化。（3）系统实现与测试法。在应用开发平台上进行系统实现，通过测试和性能评估，验证算法的正确性和性能。4.研究意义及可行性本文的主要意义在于：1）提高移动终端上视频人脸检测和识别的性能，为移动安防、智能家居等场景提供更好的服务。2）为未来基于人脸识别技术的智能化应用开发提供参考和借鉴。本文的可行性主要体现在：1）基于现有的视频人脸检测技术，提出本文的算法方案，并结合移动终端的特点进行优化。2）应用开发平台已经具备进行人脸检测和识别应用的基础能力，以及支持计算机视觉领域开发和调试的工具链等资源，可以满足本研究的需求。5.研究内容与进度安排（1）文献调研及算法设计阶段（1-2个月），主要任务是：查阅相关文献，了解现有的视频人脸检测和识别技术；提出本文的基于视频的人脸检测与建模算法，进行调研和设计，制定算法实现方案。（2）系统实现及测试阶段（3-4个月），主要任务是：在应用开发平台上进行系统实现，完成算法的具体实现和优化；进行系统测试和性能评估，验证算法的正确性和性能。（3）论文撰写

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