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基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
人脸识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一。人脸识别技术被广泛应用于安防、金融、社交等领域，呈现出广泛的应用前景。然而，由于光照、表情、姿态等因素的干扰，人脸识别仍然存在着一定的挑战。如何利用多种人脸特征及其内在的关系提高人脸识别的性能是人脸识别领域的研究重点。
在此背景下，我们希望研究一种基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法，通过前期的研究分析，该方法可以提取出更加鲁棒的人脸特征，降低了光照、表情、姿态等因素对人脸识别的影响。
二、研究内容及目标
研究内容：
本研究将从以下几个方面展开：
1.基于全局结构的人脸识别方法研究
2.基于局部统计特征的人脸识别方法研究
3.提出基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法
4.在公共数据集上进行方法测试和性能评估
5.研究基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法的适用性和可靠性
研究目标：
1.研究提出一种适用于人脸识别的基于全局结构和局部统计特征的方法；
2.在公共数据集上测试该方法的性能和效果，并评估该方法在实际应用中的可靠性和适用性。
三、研究方法
1.学习全局结构特征的表示方法：通过对数据进行探究，学习人脸图像中全局结构特征的表示方法，找到全局结构特征对于人脸识别的重要性。
2.学习局部统计特征的表示方法：通过对数据进行探究，学习人脸图像中局部的统计特征的表示方法，找到统计特征对于人脸识别的重要性。
3.基于全局结构和局部统计特征的方法研究：结合全局结构和局部统计特征的表示方法，提出全新的人脸识别方法，对该方法进行测试。
4.实现和测试：利用Matlab、Python等软件实现所提出的方法，并在公共数据集上进行测试和评估，对结果进行分析和讨论。
四、具体计划
本研究总计时长为3个月，具体计划如下：
第1周：学习人脸图像处理的相关基本知识，了解人脸识别领域的热点问题；
第2周：学习人脸图像中的全局结构特征表示方法，完成相关代码实现；
第3周：学习人脸图像中局部统计特征的表示方法，完成相关代码实现；
第4-6周：基于全局结构和局部统计特征的方法研究，并完成相关代码实现；
第7-8周：在公共数据集上进行方法测试和性能评估；
第9周：对实验结果进行分析和讨论，并修改优化方法；
第10周：完成实验报告撰写和论文的撰写。
五、研究成果
1.提出一种基于全局结构和局部统计特征的人脸识别方法；
2.在公共数据集上测试该方法的性能和效果，并评估该方法的适用性和可靠性；
3.发表相关的论文和文章，提高人脸识别领域的研究水平。