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，人们越来越重视自身的形象和健康，皮肤作为人体最大的器官，其健康状况直接影响着人们的外貌和自信心。
人脸肤质检测作为皮肤健康检测的重要手段之一，近年来受到了越来越多的关注。
传统的人脸肤质检测方法主要依赖于人工观察和经验判断，存在着主观性强、效率低、误差大等问题。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，人脸肤质检测技术取得了显著的进步。
国内外学者在人脸检测、肤质特征提取、肤质分类算法等方面进行了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题主要研究内容包括：
1.人脸检测模块:研究基于深度学习的人脸检测算法，实现accurateandreliable的人脸定位，为后续肤质特征提取提供准确的roi。
2.肤质特征提取模块:研究and实现从人脸图像中提取有效肤质特征的方法，例如颜色特征、纹理特征、光泽度等，并对特征进行降维和选择，构建discriminative的特征向量。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用以下研究方法和步骤：
1.文献调研:广泛查阅国内外相关文献，了解人脸肤质检测技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为课题研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析:对人脸肤质检测系统的功能需求和非功能需求进行详细分析，明确系统的目标用户、功能模块、性能指标等，为系统的设计和实现提供依据。
3.系统设计:基于spring框架，设计系统的体系结构、数据库模型、功能模块和用户界面，并确定各模块之间的接口和数据交互方式，为系统的开发提供蓝图。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于深度学习的人脸肤质检测模型:本课题将采用深度学习技术构建人脸肤质检测模型，相较于传统的机器学习方法，深度学习能够自动学习图像的深层特征，具有更高的准确率和鲁棒性。
2.多特征融合的肤质特征提取方法:本课题将结合颜色特征、纹理特征、光泽度等多特征进行肤质特征提取，并采用特征降维和选择方法，构建更具discriminative的特征向量，提高肤质分类的准确率。
3.基于spring框架的系统设计与实现:本课题将采用spring框架进行人脸肤质检测系统的开发，利用spring框架的优势，构建一个模块化、可扩展、易维护的系统平台，提高系统的开发效率和代码质量。
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]张玲,张慧.深度学习在人脸识别中的研究进展[j].计算机应用研究,2020,37(04):961-968.
[2]李娜,王映辉,潘春香.基于深度学习的人脸识别研究综述[j].计算机科学,2018,45(06):1-11 30.
[3]王世卿,李欣,王忠民,等.基于深度学习的人脸识别算法综述[j].计算机应用研究,2020,37(02):321-328.
