1. 本选题研究的目的及意义
随着移动互联网和人工智能技术的快速发展，人机交互技术的需求日益增长，其中基于人脸的眼睛识别和跟踪技术作为一种自然、直观的交互方式，具有广泛的应用前景，例如：疲劳驾驶检测、辅助医疗、虚拟现实等领域。
本选题旨在研究和开发一个基于Android平台的人脸眼睛识别与跟踪系统，并将其应用于实际场景，例如手机应用。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸眼睛识别与跟踪技术是一个热门研究领域，近年来取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸眼睛识别和跟踪领域进行了大量研究，并在算法改进、性能优化等方面取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要研究内容是设计和开发一个人脸眼睛识别和跟踪系统Android软件，该软件能够实时地检测和跟踪用户的人脸和眼睛，并根据用户的眼部动作进行相应的操作。
1. 主要内容
1.人脸眼睛识别算法研究：调研和分析现有的主流人脸和眼睛识别算法，如Haar特征 Adaboost、MTCNN、YOLO等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解人脸眼睛识别与跟踪技术的发展现状、主要算法和应用领域，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析：分析目标用户的需求，确定系统的功能和性能指标，为系统设计提供依据。
3.系统设计：根据需求分析结果，设计系统的总体架构、功能模块、数据流程等，为系统实现提供蓝图。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.算法改进与优化：针对现有的人脸眼睛识别和跟踪算法在移动设备上的局限性，本研究将对其进行改进和优化，提高算法的识别精度、跟踪稳定性和计算效率。
2.多模态信息融合：为了提高系统的鲁棒性，本研究将尝试结合人脸、眼睛、头部姿态等多模态信息进行识别和跟踪，以应对光照变化、遮挡等复杂场景。
3.应用场景拓展：本研究将在现有应用的基础上，探索人脸眼睛识别和跟踪技术在其他领域的应用，例如基于眼动的人机交互、虚拟现实/增强现实等，以扩展其应用范围。
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.刘畅，徐慧，段华，等.基于深度学习的人脸识别技术综述[J].计算机应用研究，2020，37（10）：2913-2921.
2.陈硕，山世光.人脸识别技术发展综述[J].计算机学报，2021，44（06）：1264-1284.
3.张强，徐波.基于深度学习的人眼定位和跟踪算法研究进展[J].计算机科学，2019，46（S1）：10-18.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
