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基于局部特征的人脸识别方法研究与实现的任务书
任务名称：基于局部特征的人脸识别方法研究与实现
任务背景：
随着信息技术的飞速发展，人们对人脸识别技术的需求日益增长。多项应用中需要准确快速实现对人脸的检测、识别、跟踪等，因此，人脸识别技术的发展也得到了空前的关注。其中，基于局部特征的人脸识别方法由于在准确性和泛化性方面的卓越表现，成为人脸识别技术的研究热点。
任务目标：
本次任务的主要目标是探索并实现一种基于局部特征的人脸识别方法，并评估其对比度、准确性和鲁棒性。具体任务要求如下：
1.研究并掌握基于局部特征的人脸识别方法，包括局部二值模式（LBP）、梯度直方图（HOG）等多种方法。
2.研究并掌握主流的人脸识别算法，包括基于支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）等多种方法。
3.构建人脸识别的实验平台，实现局部特征的提取、特征融合、分类等基本功能，并通过对标准数据集、现实场景数据集的评估，验证其性能和可用性。
4.实现基本的分析和反思，对实验结果的改进方向和优化措施进行研究和讨论，进一步提高该方法的精度和鲁棒性。
任务步骤和工作量：
1.文献调研和方法探讨（预计耗时5天）。
2.实验平台的构建和数据集的准备（预计耗时3天）。
3.局部特征的提取与融合方法研究和实现（预计耗时7天）。
4.主流人脸识别算法的研究和实现（预计耗时10天）。
5.实验的设计和数据处理（预计耗时5天）。
6.实验的评估和分析（预计耗时8天）。
7.撰写实验报告（预计耗时7天）。
任务的成果：
完成本次任务后，将得到以下成果：
1.一个基于局部特征的人脸识别的实验平台。
2.一份详细的实验报告，包括实验设计、实验方法、数据结果和结论。
3.一份完整的程序代码，实现基于局部特征的人脸识别方法。
4.一些实验结果和分析，可以为后续的研究提供参考和启发。
任务资源和预算：
1.硬件资源：
a.一台计算机，配置较高，内存不少于16GB。
b.一台服务器，用于存储和处理数据，存储容量不少于500GB。
2.软件资源：
a.编程语言：Python3.5及以上版本。
b.相关的第三方库，如OpenCV、scikit-learn等。
3.预算：
a.硬件成本：15000元。
b.软件成本：5000元。
任务起止时间：
本次任务预计起止时间为3个月，具体时间安排如下：
1.文献调研和方法探讨：第1周-第2周。
2.实验平台的构建和数据集的准备：第3周-第4周。
3.局部特征的提取与融合方法研究和实现：第5周-第11周。
4.主流人脸识别算法的研究和实现：第12周-第21周。
5.实验的设计和数据处理：第22周-第26周。
6.实验的评估和分析：第27周-第34周。
7.撰写实验报告：第35周-第38周。