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基于DCT和支持向量机的人脸识别技术研究的任务书
任务书
一、题目：基于DCT和支持向量机的人脸识别技术研究
二、背景和意义：
随着计算机技术的发展和物联网的出现，人脸识别技术已经得到了广泛的应用。人脸识别技术是指通过计算机系统对图像中人脸区域进行提取、比对、识别的一种技术，可以在安全、金融、教育、医疗等领域得到广泛应用。
目前，人脸识别技术已经成为了安全方面的一个热点，例如金融机构，图书馆，政府行政事务等领域均应用了人脸识别技术。Effros等人在2003年提出的基于DCT技术的人脸识别方法在误差率和时间耗费等方面有优势，其理论和实践的应用都是十分重要的。
基于DCT和支持向量机的人脸识别技术是目前最为常见和成熟的人脸识别技术之一，具有精度高、可靠性强等特点，已经得到广泛应用。该技术的研究对于提高识别准确度、提高系统安全性、促进智慧城市建设等有重要的实际意义。
三、研究内容：
1.基于DCT的人脸识别算法的研究：研究其基本原理和实现方法，包括DCT变换的数学原理、离散余弦变换的实现方式、量化和反量化等过程。
2.支持向量机的人脸识别算法的研究：研究其基本原理和实现方法，包括支持向量机的工作原理、模型构建过程、参数选择等。
3.基于DCT和支持向量机的人脸识别算法的研究：将DCT和支持向量机相结合，研究其实现过程、参数优化等，实现对人脸图像的识别和分类。
4.实验测试：利用人脸图像数据集，进行DCT和支持向量机的人脸识别算法的实验测试，评估算法的准确性、鲁棒性和效率，包括识别率、误报率和漏报率等指标。
四、研究方法：
本研究使用基础理论研究和实验测试相结合的方法。首先进行基于DCT和支持向量机的人脸识别算法的理论研究，包括相关算法的理论分析和模型构建。然后，使用实验测试的方法，测试相关算法的性能，包括识别率、误报率和漏报率等指标。
五、预期成果：
1.基于DCT的人脸识别算法的原理研究
2.支持向量机的人脸识别算法的原理研究
3.基于DCT和支持向量机的人脸识别算法的实现方法和优化方法
4.人脸识别算法性能的实验测试
5.科研论文1篇
六、研究时间：4个月
七、研究经费：10000元
八、参考文献：
[1]张强,孙宏亮,董寒凌,等.一种基于DCT和SVD的人脸识别算法研究[J].信息技术,2021(09):23-26.
[2]YunfeiXueetal.HumanFaceRecognitionBasedonDCTandSVMinComplexBackgrounds[M].SpringerChina,2019.
[3]郭清闯,李浩鸣,施硕,等.基于改进的支持向量机的人脸识别算法[J].北京理工大学学报,2015,35(1):96-100.
[4]ZhongcaiPeietal.HumanFaceRecognitionBasedonCombinationofIndependentComponentAnalysisandSupportVectorMachine[J].JournalofJishouUniversity(NaturalSciencesEdition),2016,37(5):65-68.