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基于局部二值模式的人脸识别方法研究的任务书
任务书
一、任务目标
本任务旨在研究基于局部二值模式的人脸识别方法。通过探究局部二值模式在人脸识别中的应用，深入理解人脸识别技术的原理，提高对局部特征的抽取和描述能力。具体目标如下：
1.学习掌握局部二值模式算法的原理和实现方法；
2.掌握人脸识别的理论知识，包括特征提取和识别过程；
3.应用局部二值模式算法实现人脸识别，并比较不同参数下的效果；
4.对实验结果进行分析，深入理解局部特征对人脸识别的影响。
二、任务内容
1.学习局部二值模式算法
1.1局部二值模式算法介绍
1.2算法优缺点分析
1.3实现方法掌握
2.学习人脸识别的理论知识
2.1人脸识别流程介绍
2.2特征提取方法介绍
2.3识别方法介绍
3.实现基于局部二值模式的人脸识别算法
3.1数据集准备
3.2模型训练
3.3测试及结果分析
4.比较不同参数下的识别效果
4.1参数调整
4.2实验对比
5.对实验结果进行分析
5.1实验结果分析
5.2局部特征和识别效果的关系分析
三、任务计划
|任务|时间|备注|
|---|---|---|
|学习局部二值模式算法|两天|阅读相关文献|
|学习人脸识别的理论知识|两天|阅读相关文献|
|实现基于局部二值模式的人脸识别算法|一周|使用Python实现|
|比较不同参数下的识别效果|两天|测试和参数调整|
|对实验结果进行分析|两天|撰写实验报告|
四、任务要求
1.详细阅读相关文献，对局部二值模式算法和人脸识别的理论知识有较深刻的理解和掌握；
2.实现人脸识别算法，并进行多组参数对比实验，分析不同参数对算法的影响；
3.撰写实验报告，包括实验结果及分析、实验过程中的问题、解决方法与思路等，清晰表达实验的整个基于局部二值模式的人脸识别流程；
4.要求项目负责人每周提交进度报告，定期进行协调，及时解决问题。
五、任务成果
1.实现基于局部二值模式算法的人脸识别算法；
2.实现人脸识别算法的测试和对比实验；
3.实验报告，清晰介绍实验流程和结果分析。
六、参考文献
1.Liao,S.,Hu,Y.,&Zhu,X.(2005).Ahistogram-basedfacerecognitionusinglocallyselectedLBPfeatures.InComputerVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEComputerSocietyConferenceon(Vol.1,pp.1124-1129).IEEE.
2.He,W.,&Du,S.(2011).AnimprovedimagerecognitionmethodbasedonLBP.InComputerScience&ServiceSystem(CSSS),2011InternationalConferenceon(pp.1575-1577).IEEE.
3.Ahonen,T.,Hadid,A.,&Pietikainen,M.(2006,May).Facerecognitionwithlocalbinarypatterns.InComputerVision-ECCV2006(pp.469-481).Springer,Berlin,Heidelberg.