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基于HOG特征LBP特征的人脸识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
人脸识别一直是计算机视觉领域中的一个研究热点。随着计算机性能的不断提高，人脸识别技术已经被广泛应用于安防、金融、医疗等领域。其中，基于HOG特征和LBP特征的人脸识别方法是目前比较常见和有效的方法之一。因此，本次任务旨在深入研究基于HOG特征和LBP特征的人脸识别方法。
二、任务要求
1.了解HOG特征和LBP特征的基本原理和特点。
2.掌握人脸识别的常见算法并能够运用这些算法进行实验。
3.熟悉使用MATLAB、Python等工具进行数据处理和算法实现。
4.能够对实验结果进行分析和总结，提出改进思路。
三、任务内容
1.对HOG特征和LBP特征的原理进行深入研究，掌握特征提取的方法和技巧。
2.研究常见的人脸识别算法，包括PCA、LDA、SVM、KNN等，并能够对其进行实验验证。
3.使用MATLAB、Python等工具，实现基于HOG特征和LBP特征的人脸识别算法，并对实验结果进行分析和总结。
4.根据实验结果，提出改进思路，包括算法的优化和参数的调整等。
四、任务计划
1.第一周：研究HOG特征和LBP特征的原理，掌握特征提取的方法和技巧。
2.第二周：学习常见的人脸识别算法，了解其优缺点和适用场景。
3.第三周：使用MATLAB、Python等工具，实现基于HOG特征的人脸识别算法，并进行实验验证。
4.第四周：使用MATLAB、Python等工具，实现基于LBP特征的人脸识别算法，并进行实验验证。
5.第五周：根据实验结果，对算法进行改进和优化。
6.第六周：总结实验结果，撰写报告。
五、任务成果
1.熟悉HOG特征和LBP特征的原理和特点。
2.掌握人脸识别的常见算法，并能够熟练运用这些算法进行实验。
3.能够使用MATLAB、Python等工具进行数据处理和算法实现。
4.能够对实验结果进行分析和总结，并提出改进思路。
5.完成实验报告，清晰地介绍实验过程、实验结果和改进思路。
六、参考文献
1.ViolaP,JonesMJ.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures.InProceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2001:I-I.
2.DalalN,TriggsB.Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.InProceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2005:1-8.
3.OjalaT,PietikäinenM,MäenpääT.Multiresolutiongray-scaleandrotationinvarianttextureclassificationwithlocalbinarypatterns.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2002,24(7):971-987.
4.BelhumeurPN,HespanhaJP,KriegmanDJ.Eigenfacesvs.fisherfaces:Recognitionusingclassspecificlinearprojection.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1997,19(7):711-720.
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