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1. 毕业设计（论文）主要内容：
随着科技的发展和人类社会的进步，计算机视觉及光电技术的发展也日新月异，人们的需求更加趋于智能化，例如智能P图软件的使用、刷脸支付的应用、刷脸进站等，促进了人脸检测技术产生和发展。人脸检测技术的应用领域非常广泛，利用其可以预测车站、景区的客流量；方便公安信息化管理；也可以结合其他技术实现人脸识别，应用于军事、安防等领域。在实践过程中，人脸检测技术会受到外在环境的复杂背景、人们不同的穿着打扮、肤色五官差异、表情光线变化等因素的干扰容易出现误差。为了尽可能减轻外界因素对人脸检测的影响，缩短检测时间并且实现精确检测，研究提高人脸检测的快速性和准确性是非常有意义的。
现实生活中获取到的图像通常受光照、拍摄背景、天气等因素的影响，图像质量并不高，为了满足后续操作的要求，需要对图像进行预处理。对于包含了很多噪声的图像，可以采用高斯滤波、中值滤波等方式处理图像，以降低噪声对图像的影响，提高图像质量；对于一些亮度过大或者光线过于昏暗的图像，可以采用直方图均衡化的方式调整图像的亮度；此外，通过边缘检测的方式将图像中大量不重要的信息去除，只保留图像中重要的内容，可以有效提高图像处理的速率；为了灵活对图像进行缩放，可以采用图像变换的方式处理图像。
haar-like特征用来表示人脸信息，并且使用“积分图”实现对人脸特征数目的快速统计，积分计算是用遍历的方式，该方式可以只用一次就准确快速的求出图像内所有区域的像素和；adaboost算法首先使用haar-like特征表示出人脸，但是此时得到的人脸特征值并不精确，然后通过增加阈值的方式设计出弱分类器，对特征值进行筛选，此时得到的人脸特征值还是比较粗糙，因此将弱分类器并联起来组成强分类器，经过强分类器筛选之后的特征值非常接近真实的人脸特征值，为了增加检测速度，以级联的形式将已获得的强分类器串联成最终的分类器。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。5、完成不少于12000字的研究论文。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。
4. 主要参考文献
[1]陈博华，戴少鹏.基于OpenCV的图像处理方法[J].电子技术与软件工程，2015（19）：23-42.
[2]李娥.人脸检测方法综述[J].信息技术与信息化，2018（04）：10-13.
[3]宋宇.基于支持向量机的人脸检测[D].四川大学，2005：17-24.
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