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基于区域模型及神经网络方法构建人脸检测系统的任务书
任务名称：基于区域模型及神经网络方法构建人脸检测系统
任务目的：
通过构建一个基于区域模型及神经网络方法的人脸检测系统，实现对图片或视频中的人脸进行准确并实时的检测，应用于人脸识别和安全监控等场景。
任务描述：
1.确定任务要求：通过调研市场需求和技术现状，确定本任务需要实现的功能、性能指标和数据集等要求，制定详细的任务计划和进度安排。
2.数据集准备：收集合适的数据集，包括有标注的人脸数据集、无标注的背景数据集、带噪声的数据集，以及训练集、验证集和测试集等。
3.特征提取：采用LBP特征和HOG特征相结合的方式，对输入的图像数据进行特征提取和降维处理，得到具有更高抽象、更能描述人脸特征的特征向量。
4.区域模型训练：将得到的特征向量输入到SVM分类器中进行训练，得到区域模型。
5.神经网络模型训练：采用卷积神经网络（CNN）对输入数据进行处理和优化，提高模型的准确率和鲁棒性。
6.系统集成：将区域模型和神经网络模型进行集成，并对系统进行优化和测试，保证系统具有较高的检测准确率和响应速度。
7.系统优化与迭代：根据实际应用场景和反馈信息，对系统进行优化和迭代，并及时对系统进行维护和更新，保证系统的应用效果和可靠性。
成果要求：
1.完成基于区域模型及神经网络方法构建人脸检测系统的开发和测试，达到预期的技术指标和性能要求。
2.提供详细的系统使用说明，包括系统的安装配置、界面使用和操作步骤等。
3.提供系统测试结果和性能分析报告，包括准确率、响应时间、检测速度等指标的评估和分析。