嵌入式系統(tǒng)中彩色人臉檢測(cè)算法的研究的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，例如硬件控制、機(jī)器人、軍事領(lǐng)域、醫(yī)療等等。而彩色人臉檢測(cè)算法是嵌入式系統(tǒng)中廣泛使用的一種算法，它被廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、智能視頻監(jiān)控、智能門(mén)禁等領(lǐng)域。在嵌入式系統(tǒng)中，由于計(jì)算資源限制，傳統(tǒng)的彩色人臉檢測(cè)算法難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性的要求，因此需要尋求更加高效的算法。二、研究目的本研究的主要目的是針對(duì)嵌入式系統(tǒng)中彩色人臉檢測(cè)算法的實(shí)時(shí)性問(wèn)題，研究基于深度學(xué)習(xí)的彩色人臉檢測(cè)算法，并針對(duì)計(jì)算資源有限的嵌入式系統(tǒng)做出優(yōu)化，以提高算法的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。三、研究?jī)?nèi)容1.對(duì)彩色人臉檢測(cè)的基礎(chǔ)原理進(jìn)行研究，包括圖像預(yù)處理、特征提取、分類(lèi)器等方面的基礎(chǔ)概念和應(yīng)用。2.對(duì)深度學(xué)習(xí)在彩色人臉檢測(cè)中的應(yīng)用展開(kāi)研究，探討深度學(xué)習(xí)如何提高算法的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。3.針對(duì)嵌入式系統(tǒng)的計(jì)算資源有限的問(wèn)題，將DeepLearning的特點(diǎn)與嵌入式系統(tǒng)的特性相融合，設(shè)計(jì)具有較高精度、較快速度，適合工業(yè)化、實(shí)際應(yīng)用的演進(jìn)算法，并針對(duì)嵌入式系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化實(shí)現(xiàn)。四、研究方法本研究主要采用以下方法：1.將公開(kāi)的大型數(shù)據(jù)集作為數(shù)據(jù)源進(jìn)行訓(xùn)練，采用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行人臉檢測(cè)。2.針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法的局限性，結(jié)合嵌入式系統(tǒng)特性和計(jì)算資源不足的問(wèn)題，優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)，提高實(shí)時(shí)性。3.分別對(duì)不同的算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和對(duì)比效果。五、預(yù)期結(jié)果期望獲得以下的研究成果：1.基于深度學(xué)習(xí)的彩色人臉檢測(cè)算法，能夠在數(shù)據(jù)集上達(dá)到較高的準(zhǔn)確度。2.研究出適用于嵌入式系統(tǒng)的算法，并達(dá)到較高的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。六、研究意義1.為提升彩色人臉檢測(cè)算法在嵌入式系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)性，延長(zhǎng)嵌入式系統(tǒng)的使用壽命提供技術(shù)支持。2.為工業(yè)界提供具有重要實(shí)用價(jià)值的彩色人臉檢測(cè)算法，為智能視頻監(jiān)控、智能門(mén)禁等領(lǐng)域提供支持。3.為深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式系統(tǒng)中的應(yīng)用提供借鑒意義，為深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用領(lǐng)域中的應(yīng)用提供新途徑和新思路。七、進(jìn)度安排第一季度：彩色人臉檢測(cè)的基本流程和算法的研究；第二季度：深度學(xué)習(xí)在彩色人臉檢測(cè)中的應(yīng)用研究；第三季度：針對(duì)嵌入式系統(tǒng)的計(jì)算資源有限的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)算法優(yōu)化；第四季度：進(jìn)行算法實(shí)驗(yàn)和對(duì)比效果，并完成畢業(yè)論文。八、研究團(tuán)隊(duì)研究生：XXX指導(dǎo)教師：XXX九、參考文獻(xiàn)1.HuT,GuY,ZhangL,etal.Robustreal-timefacedetectionusingmulti-scaleviola-jonesalgorithmwithhaar-likefeaturesandboosting[C]//2015InternationalConferenceonIndustrialInformatics-ComputingTechnology,IntelligentTechnology,IndustrialInformationIntegration(ICIICII),IEEE.IEEE,2015:554-559.2.LiuX,LiA,ShenC,etal.ADeepCascadeFrameworkforMulti-ViewFaceDetectionwithRelativeLocationImpedanceMatching[C]//2017IEEEWinterConferenceonApplicationsofComputerVision(WACV).IEEE,2017:733-740.3.ViolaP,JonesM.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//Proceedingsofthe2001IEEEComputerSociety