摘要
五官定位与跟踪作为计算机视觉领域的关键技术之一，在人机交互、表情识别、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
本文旨在综述基于Python实现五官定位与跟踪的研究现状。
首先，本文介绍了五官定位与跟踪的相关概念，包括图像处理基础、人脸检测、特征点定位和目标跟踪等。
其次，对现有的五官定位与跟踪方法进行了分类阐述，重点介绍了基于OpenCV和Dlib库的实现方法以及近年来兴起的深度学习方法。
此外，本文还分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了五官定位与跟踪技术面临的挑战，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：五官定位；目标跟踪；Python；OpenCV；Dlib；深度学习
五官定位与跟踪是指在图像或视频序列中自动识别和定位人脸五官(眼睛、鼻子、嘴巴等)的位置，并跟踪其在连续帧中的运动轨迹。
该技术涉及多个学科领域的知识，主要包括以下几个方面：
1.1图像处理基础
图像处理是五官定位与跟踪的基础，其主要任务是将输入的图像进行预处理，以便后续算法能够更好地提取特征信息。
常用的图像处理技术包括：
灰度化:将彩色图像转换为灰度图像，减少计算量。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，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。
