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基于人脸对齐和多特征融合的人脸识别方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
人脸识别技术是目前研究的热点之一。身份验证、视频监控等场景都需要使用人脸识别技术进行人员辨识和身份确认。而人脸识别技术中人脸对齐和特征融合是必不可少的环节，人脸对齐可以解决人脸角度、大小、姿态变化等问题；特征融合可以提高分类性能。本项目将围绕基于人脸对齐和多特征融合的人脸识别算法展开研究。
二、研究目标
本项目旨在开发一个基于人脸对齐和多特征融合的人脸识别算法，借助深度学习等方法提高人脸识别的准确率和稳定性，适用于身份验证、视频监控等场景。
三、研究内容
1.人脸对齐算法的研究
对于不同的人脸角度、大小、姿态变化等问题，需要对人脸进行对齐处理，以保证后续特征提取的准确性。本项目将研究人脸对齐算法，包括基于传统方法的2D对齐，以及基于深度学习的3D对齐等。
2.多特征融合算法的研究
传统的人脸识别算法通常只使用单一的特征进行识别，但是单一特征往往不足以表达人脸的全部信息。本项目将研究多特征融合算法，将多种特征进行融合提高系统的识别准确率。
3.基础深度学习算法的研究
人脸识别技术中深度学习算法起到了至关重要的作用，包括与人脸对齐和特征提取相关的CNN网络，以及基于特征融合的SVM、KNN等分类器。本项目将研究这些基础的深度学习算法，并进行改进和优化，提高算法的性能。
四、研究计划
1.立项时间：2021年1月
2.研究周期：1年
3.研究内容：
第一年：
(1)完成人脸识别算法的文献调研，并掌握与研究内容相关的基础知识
(2)设计开发基于传统方法的2D对齐算法，并进行实验验证
(3)设计开发基于深度学习的3D对齐算法，并进行实验验证
第二年：
(1)设计开发多特征融合算法，并进行实验验证
(2)基于提出的算法，进行人脸识别的实验评估
(3)对算法进行优化改进，并进行性能提升的实验验证
四、研究难点
人脸识别技术中，对于不同的人脸角度、大小、姿态变化等问题的处理是其中的一个难点，需要选择合适的方法来进行解决。同时，多种特征的融合是另一个重点难点，需要设计合理的算法来实现特征融合，并提升系统的识别准确率。
五、研究意义
本项目将为人脸识别算法的发展提供一种新思路，并在相应领域有较大的应用前景。具体应用包括身份验证、视频监控等需要进行人脸辨识的场景。同时，本项目也将为深度学习算法在人脸识别中的应用提供实验平台，推进深度学习算法的应用研究。