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基于Boosting算法的人脸检测研究的任务书
任务书
一、任务背景及意义
人脸检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，如人机交互、视频监控、安防等。在实际应用中，传统的人脸检测方法存在着许多问题，如准确率较低、鲁棒性不够强等，为此，本项目将基于Boosting算法进行人脸检测的研究，旨在提高人脸检测的精度和鲁棒性，为实际应用提供更好的支持。
二、任务内容
1、研究Boosting算法的基本原理和流程，包括Adaboost、RealBoost等。
2、设计并实现基于Boosting算法的人脸检测系统，包括以下步骤：
（1）构建有效的特征集，包括Haar特征及其它常用特征。
（2）采用Adaboost进行特征选择，挑选出最优特征集。
（3）采用RealBoost进行分类器训练，提高分类器的准确率和鲁棒性。
3、评估系统的性能，并对比传统方法的效果。
三、研究成果
1、完成基于Boosting算法的人脸检测系统。
2、评估系统的准确性，提高人脸检测的精度和鲁棒性。
3、论文撰写并发表。
四、研究计划
1、第一阶段：研究Boosting算法的基本原理和流程，熟悉人脸检测技术的背景和研究现状，完成相关文献调研，并撰写详细的文献综述。
2、第二阶段：设计并实现基于Boosting算法的人脸检测系统。
3、第三阶段：评估系统的性能，对比传统方法的效果，并编写论文。
五、预期成果
1、人脸检测系统的设计与实现。
2、论文一篇。
六、参考文献
[1]ViolaP,JonesM.Robustreal-timefacedetection.Internationaljournalofcomputervision,2004,57(2):137-154.
[2]FreundY,SchapireRE.Experimentswithanewboostingalgorithm.InMachinelearning:ProceedingsoftheThirteenthInternationalConference,1996,148-156.
[3]WuWK,MaL,WangQ,etal.Facedetectionusinglaplacian-basedmultiresolutiongray-scalerepresentation.IEEEtransactionsonsystems,man,andcybernetics,2004,34(4):1789-1798.