1. 毕业设计（论文）主要目标：
论文最终希望在研究目前普遍使用的人脸配准算法的基础上，分析优缺点。在级联姿态回归的基础上，实现基于两级的级联回归的人脸配准，且配准的速度较快，准确率较高。并且进一步实现该配准方法在移动端安卓的应用，且实时性较高。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.研究当前普使用的人脸配准方法，主要是参数形状模型。分析其存在的一些问题，以及当前研究者提出的一些解决方法。
2.以级联的姿态回归的方法作为配准的框架，进一步的在级联回归的基础上使用了两级的级联回归，达到收敛快的目的。回归函数的设置沿用级联姿态回归中的随机蕨。特征提取在姿态索引特征的基础上进一步使用了形状索引特征，为了减少特征提取的计算时间，使用了基于相关性的特征提取方法，简化了计算。
3.实现该人脸配准方法在安卓端的使用，包括android开发环境的搭建，应用界面的编写。通过调用Visual Studio 源码来达到较高实时性。
3. 主要参考文献
[1] P. Belhumeur, D. Jacobs, D. Kriegman, and N. Kumar. Localizing parts of faces using a concensus of exemplars. In CVPR, 2011.
[2] E. Bingham and H. Mannila. Random projection in dimensionality reduction: Applications to image and text data. In KDD, 2001.
[3] T. Cootes, G. J. Edwards, and C. J. Taylor. Active appearance models. In ECCV, 1998.
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