1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的发展和人们生活水平的提高，对外貌的关注度越来越高，皮肤健康问题也逐渐受到重视。
其中，皮肤油脂分泌作为影响皮肤状态的重要因素之一，对其进行有效检测和分析具有重要的现实意义。
本研究旨在探索基于OpenCV的人脸油脂检测算法，利用计算机视觉技术实现对人脸皮肤油脂的自动化、智能化分析。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的快速发展，人脸图像分析技术在各个领域得到广泛应用，其中人脸油脂检测作为其中一个重要分支，也逐渐引起人们的关注。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸油脂检测领域的研究起步相对较晚，主要集中在传统图像处理方法的应用上。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对人脸油脂检测问题，利用OpenCV库提供的丰富的图像处理和计算机视觉功能，结合传统图像处理方法和深度学习技术，设计并实现一种高效、准确的人脸油脂检测算法。
1. 主要内容
1.人脸图像预处理:利用OpenCV库中的人脸检测和图像处理功能，对输入的人脸图像进行预处理，包括人脸检测与定位、图像灰度化、噪声去除以及人脸区域ROI提取等操作，为后续特征提取做准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以OpenCV作为主要工具，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与分析:收集并阅读与人脸油脂检测、OpenCV、图像处理、深度学习等相关的国内外文献，了解该领域的最新研究进展、现有方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计与实现:基于OpenCV库，设计并实现人脸油脂检测算法。
首先，利用OpenCV中的人脸检测模块实现人脸区域的精确定位；然后，根据人脸皮肤的特点，研究并提取有效的油脂特征，例如颜色、纹理、深度信息等；最后，利用机器学习或深度学习方法构建油脂检测模型，并利用测试集对模型进行评估和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于尝试结合传统图像处理方法和深度学习技术，并利用OpenCV库强大的图像处理功能，开发一种高效、准确的人脸油脂检测算法。
具体体现在以下几个方面:
1.高效的特征提取:探索结合传统图像处理和深度学习方法提取人脸油脂特征，并对不同特征进行比较分析，选择最优特征组合，以提高检测效率和准确性。
2.基于OpenCV的算法实现:充分利用OpenCV库提供的丰富功能，实现从人脸检测、图像预处理到油脂特征提取和检测的完整流程，提高算法开发效率和代码可读性。
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. 刘伟,陈俊周,周游,等. 基于深度学习的人脸图像油光去除算法[J]. 计算机应用,2021,41(12):3629-3635.
2. 张震,周利莉,梁华,等. 基于肤色和纹理特征的人脸油脂检测[J]. 仪器仪表学报,2019,40(08):213-220.
3. 李晓明,王晓华,张强. 基于OpenCV的人脸识别系统设计与实现[J]. 电子技术与软件工程,2021(06):154-156.
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。
