基于子空间学习的三维人脸及表情建模的任务书.docx

基于子空间学习的三维人脸及表情建模的任务书
任务书
一、任务背景
随着计算机科学和视觉技术的发展，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域，如安全控制、人机交互、智能监控等。传统的人脸识别方法主要基于二维图像，然而在三维人脸及表情建模方面，传统的方法由于受到面部光照、遮挡等因素的影响，无法准确地模拟真实的人脸和表情。因此，本项目将借助子空间学习的方法，基于三维人脸及表情建模，设计更加准确和可靠的人脸识别模型。
二、任务描述
本项目旨在实现基于子空间学习的三维人脸及表情建模，包括以下主要任务：
1.数据获取与处理
收集多个不同人的三维人脸和表情数据，对数据进行预处理和清理，如去除噪声、对齐和正规化处理等。
2.三维人脸建模
通过对三维人脸数据进行分析和处理，建立三维人脸的模型，包括建立一个人脸的三维点云和三角化表面，调整点云的坐标和形状，实现对三维形态的建模和重构。
3.三维表情建模
基于三维人脸模型，对不同表情进行建模，构建表情子空间模型，实现对表情的表示、识别和重构。
4.基于子空间学习的人脸识别
利用子空间学习方法，通过对三维人脸数据的降维，得到人脸的子空间模型，并对不同人脸的子空间模型进行比较，实现人脸识别功能。
5.系统设计与实现
根据前面的任务，设计一个完整的三维人脸及表情建模的系统，并进行系统实现和测试，包括模型训练、测试和应用等方面的实现。
三、任务要求
1.具有计算机科学、数学等专业背景的研究生，具有良好的数学知识和编程能力；
2.熟悉三维人脸建模、人脸识别、计算机视觉等领域的相关知识和技术，具有相关的实践经验；
3.能够使用至少一种编程语言熟练进行程序设计，如MATLAB、Python等；
4.熟悉相关的数学工具和算法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，并能够熟练地应用到实际问题中；
5.具备良好的团队协作能力和沟通能力，能够与其他学科领域的同学进行有效的交流和合作；
6.具备良好的英语阅读和写作能力，能够阅读和理解相关的英文文献和论文。
四、任务成果
完成本项目后，需要提供以下成果：
1.三维人脸及表情数据集，包括三维人脸模型、表情子空间模型等；
2.基于子空间学习的三维人脸识别算法，包括模型训练、测试和应用；
3.设计并实现完整的三维人脸及表情建模系统，实现人脸的表情识别和重构等功能。
五、任务时间
本项目的任务周期为6个月，其中详细的里程碑如下：
第1个月：熟悉领域知识、搜索相关文献、梳理任务计划和项目框架；
第2个月：收集三维人脸及表情数据、对数据进行预处理和清洗、建立人脸的三维点云和三角化表面模型；
第3-4个月：基于三维人脸模型，建立表情子空间模型、实现表情的表示和识别；
第5-6个月：基于子空间学习方法，实现人脸识别、设计系统框架并进行系统的实现和测试；
第6个月：进行项目总结和论文撰写，提交项目成果。
六、质量保证
研究生在任务完成期间需要有一个尽责的中期和结题报告，通过报告成绩考核评价。在项目过程中，需要及时提交中期报告和规定形式的结项报告，并且及时修改和完善研究成果，确保研究质量的合格。