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基于视频流的快速人脸检测与实时跟踪算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着计算机视觉技术的发展，人脸识别已经成为一个越来越重要的领域。而其中一项重要的技术就是人脸检测，即在图像或视频中快速准确地检测出人脸的位置和大小。目前，有许多的人脸检测算法已经被提出，并且具有不同的性能和适用场景。在许多需要实时检测和跟踪人脸的场合，如视频监控、智能安防等，快速准确地识别人脸是非常关键的。
因此，本任务将重点研究基于视频流的快速人脸检测与实时跟踪算法，旨在设计出一种高效的人脸检测与跟踪模型，支持在实时视频流数据中实现对人脸的快速检测和实时跟踪。
二、任务目标
本任务旨在完成以下目标：
1.通过调研和分析，对当前常用的人脸检测与跟踪算法进行研究，掌握不同算法的优缺点及适用场景。
2.设计并实现基于深度学习的人脸检测与跟踪模型，包括人脸检测和跟踪两个部分。
3.对实现的模型进行调优，使其满足在视频流中的实时性要求，能够在大量的数据中快速准确地识别和跟踪人脸。
4.对设计的模型进行实验和测试，评估其性能和适用性。
三、任务内容
本任务主要包含以下内容：
1.了解深度学习在人脸检测中的应用，学习并研究经典的人脸检测算法，掌握基本的深度学习知识、网络结构和训练技巧。
2.在深入了解现有人脸检测算法基础上，结合实际应用场景，设计并实现适合该场景的快速人脸检测算法，并进行性能测试和比较。
3.学习并研究实时跟踪的相关知识和算法，在此基础上，设计并实现对检测到的人脸进行实时跟踪的算法，并进行性能测试和比较。
4.进行实验和测试，评估设计的人脸检测与跟踪模型的性能和适用性，并对其进行调优。
5.编写实验报告，详细介绍所设计的人脸检测与跟踪模型的原理、实现和实验结果，并对其进行分析和总结。
四、任务要求
1.对现有人脸检测算法进行研究，并掌握基本的深度学习知识及应用技能。
2.通过对实际应用场景的分析，设计并实现适合该场景的快速人脸检测和实时跟踪算法。
3.模型的设计要符合实时性要求，能够在大批数据中快速准确地检测和跟踪人脸。
4.模型的性能要达到一定的水平，能够在人脸检测与实时跟踪方面表现优异。
5.实验报告应详细记录所设计的人脸检测与跟踪模型的原理、实现过程和结果，并进行分析和总结。
五、参考文献
1.Hu,J.,Shen,L.,&Sun,G.(2018).Squeeze-and-excitationnetworks.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.7132-7141).
2.Zhang,K.,Zhang,L.,&Wang,Q.(2017).Jointfacedetectionandalignmentusingmultitaskcascadedconvolutionalnetworks.IEEESignalProcessingLetters,24(3),276-280.
3.Valenti,R.G.,&Gevers,T.(2016).Adeepactivelearningarchitectureforfastdetectionoffacialkeypoints.PatternRecognitionLetters,84,94-101.
4.Zhu,S.,Li,C.,Loy,C.C.,&Tang,X.(2016).Unconstrainedfacedetectionandopen-setrecognition.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,38(11),2233-2246.
5.Yang,F.,Lin,L.,&Davis,L.S.(2016).Jointheaddetectionandorientationestimationviaregressionpathsearch.InProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition(pp.4517-4525).