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基于支持向量机和遗传算法的人脸识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着社会的进步和科技的发展，人们对人脸识别技术的需求越来越高。人脸识别技术是一种基于计算机视觉和模式识别技术，通过分析人脸图像中的面部特征，并将其与存储在数据库中的模板进行比对，从而实现对人物身份进行认证和识别的技术。
在人脸识别技术中，支持向量机（SVM）是一种重要的分类算法，应用非常广泛，并且有着良好的鲁棒性和泛化能力。遗传算法（GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法，可以应用于数据挖掘、分类、聚类等领域，在人脸识别中也有很好的应用前景。
因此，本文将基于支持向量机和遗传算法来进行人脸识别研究，旨在提高人脸识别系统的准确率和效率。
二、任务内容
1.探究支持向量机和遗传算法在人脸识别中的应用原理和方法。
2.基于人脸数据库，选择适当的特征提取方法，并采用支持向量机分类器进行分类，同时设计遗传算法来优化分类器的参数。
3.评估分类器的性能，包括识别准确率、误识别率、识别速度等。
4.对采用的方法进行总结和分析，提出改进和优化的方案。
三、任务要求
1.深入了解支持向量机和遗传算法的原理及其在人脸识别中的应用。
2.了解人脸识别中的特征提取技术，如PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）、LBP（局部二值模式）等。
3.掌握支持向量机分类器的实现方法，能够使用MATLAB或Python等编程语言进行实验。
4.能够使用遗传算法来进行分类器参数的优化。
5.对实验结果进行详细记录和总结，并能够撰写符合学术规范的实验报告。
6.按时完成任务，并能够适应一定的工作压力。
四、预期成果
1.熟练掌握支持向量机和遗传算法的应用方法，提高对人脸识别技术的理解和掌握。
2.在实验中设计和实现了支持向量机分类器，比较不同的特征提取方法和分类器参数对识别准确率和速度的影响。
3.撰写实验报告，对实验结果进行详细记录和总结，提出改进方案和对未来研究的展望。
五、任务周期
本次研究的时间周期为半年，具体时间安排如下：
1.前两个月：阅读文献，了解基本理论知识，确定任务内容和实验设计，并进行初步实验。
2.中间三个月：深入研究，针对实验进行优化改进，进行深度实验和数据分析，并完成实验报告的撰写。
3.后一个月：总结实验结果，提出改进方案和未来研究的方向，并进行详细的讨论和交流。
六、任务分工
任务的分工如下：
1.负责主题的确定、文献的调研和实验的设计，根据实验进展情况及时调整研究方向：全组。
2.设计和实现支持向量机分类器、选择特征提取方法和评估分类器的性能：一部分组员。
3.设计遗传算法来优化分类器的参数、对特征提取方法和参数进行实验分析：一部分组员。
4.对实验结果进行详细记录和总结，撰写实验报告，提出改进方案：全组。
七、任务要求
本次任务主要是对支持向量机和遗传算法在人脸识别领域的应用进行探究，因此需要对相关理论进行深入研究，掌握分类器的实现方法和遗传算法的优化过程。需要进行充分的数据实验，通过对实验数据的分析和比对，并使用各种统计方法进行深入的分析研究，为实验结果的分析、总结提供数据支撑。
同时，需要进行充分的时间安排和任务分配，团队的合作、协调和沟通也十分重要。任务完成后，发布成果并进行展示汇报，通过技术讨论和交流，总结经验，并提出未来的研究方向和改进思路。
八、参考文献
1.杨泽平.基于支持向量机和局部二值模式的人脸识别研究[D].南充师范学校,2018.
2.YuanG,DaiG,ChenL.Ahybridsupportvectormachineclassifierwithimprovedgeneticalgorithmanditsapplicationtofacerecognition.ExpertSystemswithApplications,2017,91:167-180.
3.戴孝坚,戚超,张晓辉等.基于支持向量机的人脸识别方法研究.计算机工程与设计,2016,37(5):1204-1210.
4.张明维,常春桃,陈少华等.基于遗传优化的支持向量机人脸识别算法研究.中国软件,2015,32(4):140-159.