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基于人类视觉的识别系统研究的任务书
任务书
题目：基于人类视觉的识别系统研究
背景：在当今的信息化社会中，智能识别技术的应用越来越广泛，具有重要的意义和应用价值。从已有的科学研究可以看出，人类视觉系统在图像识别和理解方面，具有强大的能力和优越性。因此，基于人类视觉的识别系统研究成为了一个重要的研究方向。
目的：本研究旨在建立一个基于人类视觉的识别系统，模拟并优化人类视觉的特点和能力，在图像识别和理解方面达到更优秀的性能。
研究内容：
1.综述人类视觉特点和能力，总结现有的人类视觉研究成果。
2.设计并构建一个基于人类视觉的识别系统。包括图像输入模块、特征提取模块、模型学习及分类模块等。
3.对实验对象进行图像识别试验，分析并总结试验结果，评估系统的识别性能。
4.优化识别系统的设计，尝试对模型参数和结构进行调整和优化，进行实验验证，并比较优化前后的识别性能。
5.分析优化前后的数据，对结果进行比较，总结模型优化的效果和可行性。
研究方法：
1.通过文献综述、现有的视觉系统研究成果等方式，深入探讨人类视觉的特点和能力。
2.设计实验方案，包括实验对象、实验环境、实验流程等。
3.采用计算机视觉、深度学习等技术，建立基于人类视觉的识别系统。
4.对实验结果进行数据分析与处理，采用相应的数据处理工具进行分析。
预期成果：
1.建立一个基于人类视觉的识别系统，在图像识别和理解方面取得更好的性能。
2.对人类视觉的特点和能力进行总结和评估，创造性地将其应用到计算机视觉之中。
3.发表相关学术论文并取得相应的研究成果。
计划进度：
第一月：完成文献综述，明确研究方向。
第二至四月：设计并构建基于人类视觉的识别系统，进行试验分析。
第五至六月：对识别系统进行优化，并进行实验验证。
第七至八月：整理分析实验数据，并撰写研究报告。
第九至十月：进行论文提交、培训和学术交流。
参考文献：
1.Hubel,D.H.,&Wiesel,T.N.(1968).Receptivefieldsandfunctionalarchitectureintwononstriatevisualareas(18and19)ofthecat.TheJournalofNeurophysiology,212–222.
2.Riesenhuber,M.,&Poggio,T.(2002).Neuralmechanismsofobjectrecognition.Currentopinioninneurobiology,12(2),162-168.
3.Krizhevsky,A.,Sutskever,I.,&Hinton,G.E.(2012).Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.Advancesinneuralinformationprocessingsystems,1097-1105.
4.Yang,Q.,Wu,X.,&Fan,P.(2018).Recentadvancesandprospectsofdeeplearninginobjectdetection.Neurocomputing,312-327.
5.Zhang,K.,Zhang,L.,&Liu,Q.(2013).Asurveyofrecentadvancesinfacerecognition.JournalofMultimedia,8(4),383-400.