基于LBP的人脸识别研究的任务书.docx

基于LBP的人脸识别研究的任务书
任务书
1.任务背景
人脸识别系统是一种常见的生物特征识别技术。它已广泛应用于安保、监控、金融、医疗等领域。其中基于局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）的人脸识别技术因其简单、有效、鲁棒等特点被广泛研究。本次任务旨在深入研究基于LBP的人脸识别技术，通过实验验证该方法的性能和可靠性。
2.任务要求
（1）掌握LBP算法原理。
（2）深入了解基于LBP的人脸识别技术，包括其优缺点、适用场景等方面。
（3）收集人脸数据集，根据不同的需求选择数据集，如光照变化、姿态变化、表情变化等。
（4）编程实现基于LBP的人脸识别算法，并进行实验验证。
（5）对实验结果进行分析和比较，评估算法在不同数据集下的性能指标。
（6）撰写实验报告，对算法实现过程、实验结果、算法性能等方面进行详细描述和分析，写出完整、规范、清晰的技术文档。
3.任务计划
任务时间：20天
任务内容：
第1-2天：熟悉LBP算法原理和基于LBP的人脸识别技术。
第3-4天：收集和整理不同类型的人脸数据集，并对数据集进行预处理。
第5-7天：编程实现基于LBP的人脸识别算法。
第8-18天：进行实验验证，并对实验结果进行分析和比较，评估算法在不同数据集下的性能指标。
第19-20天：撰写实验报告，对算法实现过程、实验结果、算法性能等方面进行详细描述和分析。
4.任务成果
（1）完成实验验证，获取实验数据。
（2）实现基于LBP的人脸识别算法。
（3）实验报告，包括算法实现过程、实验结果、算法性能等方面的详细描述和分析。
（4）提交源代码和实验数据。
5.评价标准
（1）对算法原理和技术细节的理解和掌握程度。
（2）数据集的选取和预处理的合理性和完整性。
（3）算法实现的准确性和稳定性。
（4）对实验结果进行详细的分析和比较。
（5）实验报告的规范性和完整性。
6.任务分工
（1）任务负责人：负责任务的组织协调和指导。
（2）研究人员：负责收集人脸数据集、编程实现算法、完成实验验证、撰写实验报告。
（3）审阅人员：对实验报告进行审阅和评估，提出评价意见。
7.任务实施措施
（1）每天定时召开会议，讨论进展情况和遇到的问题。
（2）研究人员每两天提交一次进展报告，任务负责人进行查看和意见反馈。
（3）每周对任务进展情况进行总结评估，及时调整任务计划。