1. 毕业设计（论文）主要内容：

人脸特征点定位是许多人脸分析任务的重要基础，如人脸识别，表情分析等。现实生活中，遮挡是一种非常常见的现象，遮挡的存在极大地影响了人脸特征点定位算法的性能，因此研究对遮挡鲁棒的人脸特征点定位算法成为一项重要而具有挑战性的课题。近年来，级联回归算法框架以其出色的性能受到研究者的关注，然而，该算法框架并不包含遮挡检测部分，因此本课题将遮挡检测加入级联回归框架，利用稀疏回归得到遮挡概率，将遮挡概率转化为权重，减小遮挡概率大的特征点对应的权重，从而有效抑制遮挡对回归过程的影响，最终提高级联回归算法的特征点定位准确度。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

主要任务：

1. 分类整理目前主流的人脸特征点定位算法，分析各自的优缺点；

2. 实现级联回归算法框架，总结该算法的核心思想；

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1. 第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；翻译英文资料（不少于5000汉字），并交予指导教师检查。(2018.3.2)

   2. 第3周至第6周：熟悉所选用的算法，运用所学的数学以及计算机理论知识，完成算法的实现，提出改进方案。(2018.4.10)

   3. 第7周至第13周：实现算法的改进，在公共数据集上测试算法性能，完成与已有的同类算法的比较实验，对算法的结果进行分析。(2018.5.29)其中第10周左右(2018.5.4 - 5.8)进行毕业设计中期检查，需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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      4. 主要参考文献

      [1] liu q, deng j, tao d. dual sparse constrainedcascade regression for robust face alignment[j]. ieee transactions on imageprocessing, 2015, 25(2):700-712.

      [2] liu q, deng j, yang j, et al. adaptivecascade regression model for robust face alignment [j]. ieee transactions onimage processing, 2016, 26(2): 797 - 807.

      [3] deng j, liu q, yang j, et al. m3 csr:multi-view, multi-scale and multi-component cascade shape regression [j]. imageamp; vision computing, 2016, 47(c):19-26.

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