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光照变化条件下的人脸特征抽取算法研究的任务书
任务书
任务名称：光照变化条件下的人脸特征抽取算法研究
任务背景和意义：
人脸识别技术在现代生活中越来越广泛地应用，如门禁系统、人脸支付等。但是，光照变化、表情、遮挡等因素会影响人脸识别的准确度和效率，其中光照变化是影响最大的因素之一。
因此，在光照变化条件下准确地识别人脸成为了一个亟待解决的问题。如何从不同光照条件下的人脸图像中提取出鲁棒性高的特征，并将其应用于人脸识别技术中，成为了人脸识别领域内的研究热点之一。
任务目标：
本次任务的目标是针对光照变化条件下的人脸识别问题，研究人脸特征抽取算法，提高人脸识别准确度和鲁棒性。
具体任务包括：
1.研究并分析目前人脸识别领域内的人脸特征抽取算法，了解其基本原理和适用范围。
2.针对光照变化条件下的人脸识别问题，提出针对性的特征抽取算法，解决人脸图像中因光照变化带来的困扰。
3.实现所提出的特征抽取算法，并进行实验验证。评估算法的准确度和鲁棒性，并与已有的人脸识别算法进行比较分析。
4.尝试将所研究的人脸特征抽取算法应用于实际应用场景中，提高人脸识别技术的实用价值。
5.撰写研究报告，总结所做的研究工作和成果，包括算法设计思路、实现结果、实验数据和分析等。
任务要求：
1.精通计算机视觉和机器学习相关技术，具有图像处理、模式分类、数学统计等方面的基础知识。
2.熟悉人脸识别和特征抽取算法，了解目前人脸识别领域的主流算法和研究进展。
3.具有深度学习、神经网络等相关算法的实践经验，能够熟练使用相关开发框架和工具。
4.具有良好的团队合作精神和沟通能力，能够与团队成员协同工作，并及时反馈任务进展和问题。
5.具有较好的文献查找和分析能力，能够对相关领域内的文献进行有效的查找、筛选和综述。
任务计划及进度安排：
时间节点任务内容完成情况
第1周研究人脸特征抽取算法，了解算法的基本原理和适用范围。√
第2周针对光照变化条件下的人脸识别问题，提出特征抽取算法的设计思路。√
第3周实现所提出的特征抽取算法，并进行初步测试。√
第4周对算法进行优化和调整，并进行实验验证。√
第5周对实验结果进行分析和比较，撰写研究报告，并提交任务完成。√
任务交付内容：
1.研究报告：包括算法设计思路、实现结果、实验数据和分析等。
2.代码实现：将所提出的特征抽取算法实现，并进行测试和验证。
3.数据集文件：包含用于实验的数据集和预处理后的图像样本。
4.展示PPT：用于展示本次任务所做的研究工作和成果的PPT。
任务评估标准：
1.研究报告质量：包括报告的完整性、逻辑性、原创性和可读性。
2.实现算法的准确度和鲁棒性：评估所提出的特征抽取算法在光照变化条件下的识别性能和鲁棒性。
3.应用实际效果：考核所研究的特征抽取算法在实际应用中的效果和可行性。
任务验收方式：
本次任务将由任务负责人对任务交付内容进行验收，并根据任务评估标准进行综合评估。对于验收合格的任务，将按时结项并付费，否则需要承担违约责任。
备注：
本次任务需要能够熟练掌握计算机视觉和机器学习相关技术，具备一定的图像处理、模式分类和数学统计知识，以及深度学习、神经网络等相关算法的实践经验。如果您有相关的研究和开发经验，并且对该任务感兴趣，欢迎提交任务申请，我们期待您加入我们的团队并共同参与该任务的研究工作。