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基于偏振编码和局部二值模式的人脸识别算法研究的任务书
任务书
一、任务背景和意义
人脸识别技术是计算机视觉领域研究的重要方向之一，它在安防、金融、社交等领域有广泛的应用。然而，人脸识别技术在现实场景中仍然存在精度低、光照变化、遮挡、多人情况下的识别等问题，如何提高人脸识别的准确性和鲁棒性是当前研究的热点之一。针对以上问题，偏振编码和局部二值模式作为一种新型的人脸识别技术被广泛应用。
偏振编码[1]利用偏振光在介质中传播时受到的吸收、翻转和折射等过程对光的信息进行编码，可以提高人脸识别的鲁棒性。局部二值模式[2]则是一种描述图像局部纹理特征的方法，可以在光照和遮挡变化的情况下提高人脸识别的准确性。因此，本项目旨在基于偏振编码和局部二值模式，构建一种高效的人脸识别算法，提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
二、研究内容
（一）理论研究
1.探究偏振编码技术在人脸识别中的应用原理及其优劣性；
2.探究局部二值模式技术在人脸识别中的应用原理及其优劣性；
3.综合考虑偏振编码和局部二值模式技术，提出一种高效的人脸识别算法。
（二）技术实现
1.搜集人脸数据集，包括光照变化、遮挡、多人情况下的照片；
2.基于偏振编码和局部二值模式，设计人脸识别算法，并完成算法实现；
3.通过实验验证算法的准确性和鲁棒性。
三、研究意义
1.提高人脸识别的准确性和鲁棒性，进一步优化人脸识别技术的应用效果；
2.探索偏振编码和局部二值模式在人脸识别中的应用，增加人脸识别技术的研究深度；
3.为未来人脸识别技术的发展提供新的思路和方法，推动相关领域的技术创新。
四、预期成果
1.一份详细的研究报告，包括理论研究和技术实现部分，描述偏振编码和局部二值模式在人脸识别中的应用原理及具体实现方法，以及相关实验结果分析和结论总结；
2.一份完整的人脸识别算法代码，包括算法设计和实现，以及测试数据集和结果分析。
五、进度计划
本项目计划在三个月内完成。具体进度如下：
第一周：搜集相关文献，熟悉偏振编码和局部二值模式在人脸识别中的应用原理。
第二周：设计人脸识别算法，明确实验流程和实验指标。
第三周至第五周：编写算法代码，完成算法实现。
第六周至第七周：选取合适的人脸数据集，进行实验，收集实验数据。
第八周至第九周：对实验数据进行分析，总结实验结果。
第十周至第十一周：完成研究报告撰写和修改。
第十二周：提交研究报告和代码。
六、参考文献
[1]李红,张鹏飞,叶华勇,等.基于偏振摄像机的人脸识别方法[J].红外与激光工程,2019,48(12):1207003.
[2]Jing-MingGuo,HongZhangandYan-MingZhang.LPB(LOCALPATTERNSBASED)ANDLBP(LOCALBINARYPATTERNS)BASEDFACERECOGNITION[J].EuropeanJournalofRemoteSensing,2017,50(1):195-203.