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图像局部不变特征提取技术研究及其应用的任务书
任务概述：
图像局部不变特征提取技术可以用于图像识别、目标跟踪等多个领域。本次任务的主要目的是研究图像局部不变特征提取技术的原理、方法和实现，并探究其在图像识别、目标跟踪等领域的应用。
任务分解：
1.研究图像局部不变特征提取技术的基本原理和发展历程。
2.探究SIFT、SURF、ORB、BRISK等常见局部不变特征提取算法的原理、优缺点及适用范围等方面的知识。
3.学习OpenCV等开源库的使用，并结合各种算法编写程序进行实践操作。
4.以图像识别、目标跟踪等方面的应用为切入点，进行案例分析和实验比对，验证不同算法的优缺点和适用性。
5.撰写论文，总结图像局部不变特征提取技术的发展现状、应用前景和未来研究方向。
任务要求：
1.对图像处理、机器学习等相关领域的基础知识有一定的了解。
2.具备一定的编程能力，熟练掌握C++、Python等编程语言。
3.熟悉OpenCV等开源库，能够完成一定规模的实战编程项目。
4.具备较强的实验设计、数据分析和论文撰写能力。
5.具备良好的沟通和团队合作能力，能够与团队成员积极协作完成任务。
预期成果：
完成一篇论文，包含以下内容：
1.对图像局部不变特征提取技术的原理、方法进行详细阐述。
2.对SIFT、SURF、ORB、BRISK等常见算法进行综述、比较和评价。
3.利用OpenCV等工具，编写并实现不同算法的实验程序，进行实验比对和结果分析。
4.基于实验结果，探究图像局部不变特征提取技术在图像识别、目标跟踪等领域的应用前景和发展方向。
5.总结不同算法的优缺点及适用性，提出可行的改进和优化方案。
评分要求：
1.论文论据充分，分析具有客观性，结论准确可靠。（20分）
2.实验设计合理，论述清晰，数据分析严谨。（30分）
3.程序编写规范，实验结果正确、可重复。（20分）
4.案例分析相对完整，有具体应用场景。（20分）
5.论文撰写规范，表达清晰，思路连贯。（10分）