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基于多信息融合的人脸检测的任务书
一、任务目标
本任务主要旨在通过多信息融合技术，提高人脸检测的准确性和鲁棒性，解决传统人脸检测算法在复杂场景下的识别难题。
二、任务背景
人脸检测技术广泛应用于人机交互、安防监控、智能交通、社交娱乐等领域，但传统的人脸检测算法受限于光照、角度、表情、遮挡等因素，容易出现识别错误的情况。
实际应用中，为了提高人脸检测的准确性和鲁棒性，研究人员通常会结合多种信息源，如图像、视频、深度、语音等多种信息进行融合，以此提高检测的稳定性和准确性。多信息融合技术是当前人脸检测领域的研究热点之一。
三、任务内容
本任务要求通过多种信息源的融合，实现复杂场景下人脸检测的任务。具体要求如下：
1.使用传统的人脸检测算法进行基础探究，分析传统算法在复杂场景下的识别能力。
2.融合多种信息源，如图像、视频、深度、语音等，建立多信息融合的人脸检测模型。
3.设计多信息融合结构，探究多信息之间的关联和互补关系，提高检测准确性。
4.综合考虑算法的速度和精度，对多种信息源及多种融合结构进行评估和比较，选取最优的方案。
四、任务要求
1.队伍由5人组成，其中一名指导教师。
2.本次任务所有代码和成果需在期限内提交，提交的成果包括技术报告、实验数据、算法描述及源代码等。
3.在多信息融合的基础上，可自主设计算法进行拓展和实验探究，尝试不同的融合方式，提出创新性思路。
4.要求团队成员充分协作，相互合作配合，充分发挥个人优势互相合作学习与提高。
五、任务评估
1.任务完成度：任务进度、代码质量、数据处理和算法实现等。
2.研究创新性：算法创新性、特色方法等。
3.技术难度：任务实现过程中所涉及到的技术困难和难点。
4.实验效果：算法的精度、准确性、鲁棒性、速度等。
5.总结与展望：对任务完成情况、成果优劣、可改进性等进行总结和展望。
六、参考文献
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