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基于AdaBoost算法的人脸检测技术研究的任务书
任务书
1.任务概述
本次任务旨在探讨基于AdaBoost算法的人脸检测技术，实现对图像和视频中人脸的快速准确识别。首要任务是掌握基于AdaBoost算法的人脸检测原理，包括特征选取、分类器训练和多级分类器等方面的知识。其次是熟悉相关数据预处理、特征提取和模型评估等工作，以保证算法的有效性和鲁棒性。最后是编程实现并验证算法，分析算法的优缺点，并提出改进意见。
2.任务分工
本次任务共分为四个部分，分别为理论探讨、数据预处理、算法实现和实验评估。具体分工如下：
2.1理论探讨
负责人：XXXXX
任务描述：深入研究基于AdaBoost算法的人脸检测原理，阅读相关文献，掌握特征选取、分类器训练和多级分类器等方面的知识。结合常见的人脸检测算法（如Viola-Jones算法），分析其优缺点，并提出改进意见。
2.2数据预处理
负责人：XXXXX
任务描述：负责数据采集、整理和标注工作，对采集的数据进行数据清洗、预处理等工作，以保证数据的质量和准确性。同时负责进行特征提取、降维和选取等工作，为后续分类器训练做好准备。
2.3算法实现
负责人：XXXXX
任务描述：基于前两部分的工作，实现基于AdaBoost算法的人脸检测，包括特征选取、分类器训练和多级分类器等方面。选取合适的编程语言和开源框架，具体实现方法可以参照Viola-Jones算法等经典算法。同时要编写完整的代码和注释，以便后续的复现和改进。
2.4实验评估
负责人：XXXXX
任务描述：负责对算法进行实验评估，比较基于AdaBoost算法的人脸检测与其他常见算法的性能，包括准确率、召回率、精确率等指标。同时分析算法的优缺点，并提出改进意见。最后，对评估结果进行演示和汇报。
3.交流与汇报
为保证任务顺利完成，需要定期召开组内会议，就任务进度、遇到的问题以及解决方案等方面进行交流。每位负责人需按时提交进度报告，并定期召开小组会议，进行进度汇报和讨论。最终，每位负责人需提交成果报告，并在小组会上进行汇报。
4.时间安排
本次任务预计需要4个月的时间，具体安排如下：
第1-2周：分配任务，明确工作内容和目标。
第3-4周：理论探讨，阅读相关文献，研究算法原理。
第5-6周：数据预处理，采集、整理和标注数据，进行数据清洗和预处理。
第7-10周：算法实现，基于前两部分的工作，实现基于AdaBoost算法的人脸检测，编写完整的代码和注释。
第11-12周：实验评估，对算法进行实验评估，分析算法的优缺点并提出改进意见。
第13-14周：工作总结和成果报告，每位负责人提交工作总结和成果报告，并在小组会上进行汇报。