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基于HOG和矩特征的人眼检测与定位的中期报告
一、项目简介
本项目旨在实现一个基于HOG和矩特征的人眼检测与定位系统。通过对于图像中人眼区域的快速定位与检测，实现对于人脸的自动识别与定位。
二、项目进展
1.完成了HOG特征的提取和矩特征的计算，建立了人眼模型。
2.完成了人脸检测框架的搭建，并成功将HOG特征作为人脸检测的特征输入，实现了基于HOG的人脸检测。
3.对于人眼的定位和检测已有初步的实现，但精度仍需进一步提高。
4.对于系统的稳定性和效率进行了优化，使得系统能够在实时视频中运行。
三、下一步工作
1.继续优化人眼检测算法，提高精度和鲁棒性。
2.添加更多的特征，如关键点特征等，提高模型的表现能力。
3.整合深度学习算法，提高人眼检测的效果。
4.通过针对性的数据集训练模型，进一步提高模型的鲁棒性和适应性。
四、团队分工
项目经理：负责项目的整体规划、进度监控和任务分配。
算法工程师：负责人眼检测算法的设计和实现、特征提取和模型建立。
软件工程师：负责系统的搭建和优化，主要涉及程序的编写和调试。
数据工程师：负责模型训练和数据集的准备，保证模型具有较高的鲁棒性和泛化能力。