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基于LBP算法的人脸识别研究的任务书
任务书：基于LBP算法的人脸识别研究
一、研究背景及意义
人类视觉是一种非常复杂的信息处理方式，人们能够在瞬间识别出陌生人的面孔，具备非常强的识别能力。随着计算机技术日益发展，人脸识别已成为了重要的研究领域。人脸识别系统具有广泛的应用价值，例如在门禁系统、视频监控、安防等领域都有重要的应用。
LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）算法是一种用于图像处理的局部特征描述子，旨在描述像素点周围区域的纹理信息。LBP算法提取出的图像纹理特征具有旋转不变性、灰度不变性和计算效率高等优点，因此逐渐被应用于人脸识别领域，并且在各种人脸识别比赛中都取得了非常优异的成绩。基于LBP算法的人脸识别技术已经有了非常广泛的应用场景，包括人类识别、卡车司机识别、机场检票以及建筑安全检查等各个领域。
然而，当前人脸识别技术还面临着一些挑战。例如，人脸表情、光照、姿态等因素都会对人脸图像进行影响，导致人脸识别的准确率下降。因此，本研究旨在应用LBP算法对人脸进行识别，克服这些困难，提高人脸识别的准确率和稳定性。
二、研究内容及目标
1.熟悉人脸识别原理和常用的LBP算法，并对现有的人脸识别算法进行调研和分析，了解其优缺点。
2.分析不同因素对人脸识别识别率的影响，如光照条件、表情变化、角度变化等。根据分析结论，提出相应的改进算法。
3.收集人脸数据并对数据进行预处理，包括去噪、归一化、增强等，为后续的特征提取和分类做好准备。
4.提取图像的局部特征，建立基于LBP算法的人脸识别模型。其中，对不同的LBP算法进行对比研究，探究哪种算法更适合人脸识别。
5.对识别模型进行测试，评估识别率和准确性，并进行实验比较和分析。根据实验结论，提出相应的改进策略，进一步提升人脸识别的准确率和鲁棒性。
6.撰写研究报告，总结研究成果和实验结论，探讨研究中遇到的问题和解决方案，提出进一步的研究方向。
三、研究方法和技术路线
1.调研和分析：通过查阅文献、阅读相关资源、浏览网络资源等方式，了解人脸识别原理，分析常用的LBP算法优缺点，进一步研究LBP算法在人脸识别中的应用。
2.数据预处理：使用OpenCV等相关工具，对人脸数据进行去噪、增强、归一化等操作，将数据转化为待处理的格式，为后续特征提取和分类做好准备。
3.特征提取和分类：根据数据预处理结果，采用不同的LBP算法提取图像的局部特征，建立人脸识别模型。在模型中采用支持向量机（SVM）进行分类。
4.建立识别模型：将特征提取模型和分类模型结合起来，建立基于LBP算法的人脸识别模型。
5.实验评估：利用自己收集的数据集对识别模型进行测试，根据测试结果进行实验比较和分析。根据实验结果提出相应的改进策略，并进一步提升识别率和鲁棒性。
6.研究报告撰写：撰写研究报告，并总结研究成果和实验结论，提出进一步的研究方向。
四、计划与进度安排
本研究的计划周期为4个月，具体任务和进度安排如下：
第一周：研究相关文献，深入了解人脸识别的原理和LBP算法的工作原理。
第二周：收集并预处理人脸图片数据集，并进行数据可视化。
第三周：研究LBP算法在人脸识别中的应用，进行算法的实现与代码编写。
第四周：进行实验与结果分析，求出特征向量并预测结果。
第五周：进行算法改进，优化算法参数。重新进行实验与结果分析，与前期实验结果进行比较。
第六周：对前期研究结果进行分析和总结，根据分析结论提出进一步的改进策略。
第七周：进一步优化算法，处理实验数据。编写算法展示文档并讲解实验结果。
第八周：整理研究成果，编写研究报告，并准备学术论文撰写所需材料。
第九周：完善研究报告并提交答辩评审材料。
第十周：准备毕业课程答辩。
五、参考文献
1.Ojala,T.,Pietikainen,M.,&Maenpaa,T.(2002).MultiresolutionGray-ScaleandRotationInvariantTextureClassificationwithLocalBinaryPatterns.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence.
2.Ahonen,T.,Hadid,A.,&Pietikainen,M.(2004).FaceRecognitionwithLocalBinaryPatterns.ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision.
3.Shan,C.,Gong,S.,&McOwan,P.W.(2005).FacialExpressionRecognitionBasedonLocalBinaryPatterns:AComprehensiveStudy.Imag