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LBP算法在人脸识别系统中的设计与实现的任务书
任务书
一、任务概述
本次工程设计旨在设计与实现一种基于局部二值模式（LocalBinaryPattern，以下简称LBP）算法的人脸识别系统。该系统的核心算法即为LBP算法，该算法是一种基于纹理特征的图像分析方法，由于其快速、简单、鲁棒性强，被广泛应用于计算机视觉领域中的目标检测、人脸识别、动作识别等任务中。本次工程设计中，我们将选取一份具有代表性的人脸图像数据库，通过构造LBP特征描述符对图像特征进行量化，在此基础上采用分类器训练技术对待识别图像进行分类，从而实现人脸识别的应用。
二、任务内容
1.研究LBP算法的原理及应用，理解其特征提取方法和特征描述符构造方式，并对其原理作简要的撰写说明。
2.选取适当的人脸图像数据库（如Yale,ORL等），对各图像进行处理，包括数据采集及预处理。其中，预处理内容包括但不限于：灰度化、直方图均衡化、高斯滤波等操作。
3.构造LBP特征描述符。对预处理后的人脸图像进行LBP计算，获得不同位置和尺度的LBP图像，并将其融合为一个全局LBP特征向量，以达到对人脸图像的精确描述。
4.将LBP特征向量提供给分类器进行训练。针对选取的人脸图像数据库，采用朴素贝叶斯分类器或支持向量机分类器进行训练，训练得到分类器的参数模型。
5.使用设计好的LBP算法对待识别的人脸图像进行分类，实现人脸识别。
6.完成人脸识别系统的图形界面设计，使用户可以方便地进行人脸图像的预处理和识别操作，并对系统进行完整的测试和性能评估，考察其准确性、鲁棒性和计算效率等指标。
三、任务要求
1.对LBP算法的理论原理做到全面且准确的掌握，并通过对相关文献的阅读和学习，深入理解其实现细节。
2.对所选用的人脸图像数据库进行充分的了解，对不同数据集的特点进行总结，并在数据采集及预处理等方面做好充分的工作。
3.在LBP特征描述符的构造中，考虑具体数据的情况，灵活调整算法参数和取值等，并对不同方法的性能进行评估，并综合考虑对算法进行优化调整。
4.在分类器的训练阶段，选取合适的分类器进行构建，并充分利用交叉验证等技术对模型进行评估和优化，以保证其性能指标的优越性。
5.设计人脸识别系统的图形界面和操作方式，保证其易用性和交互性，并注重人机交互的设定和实现。
6.验收测试时需提供详细的算法说明和实现细节，并对验收测试结果做出相应的分析和总结报告，汇总算法的优劣性和发现的问题，提出可改进或优化的方案。
四、任务验收标准
1.根据要求完成人脸图像数据采集和预处理等基础工作。
2.实现LBP特征描述符的构造，并对方法的性能和优劣进行评估。
3.基于所选取的分类器对训练集数据进行分类训练，并对测试集结果进行验证，保证其最佳性能和准确度。
4.完成人脸识别系统的图形界面设计，并实现完整的系统测试和性能评估。要求识别准确度较高，鲁棒性和计算效率良好。
5.撰写实验报告，对应用算法的原理与实现进行详细说明，提出改进方案，并总结算法的优势和劣势。
以上是本次工程设计的任务要求和验收标准，希望各位设计人员可以认真学习和理解，并按照要求完成规定的任务，最终实现一个性能优良的人脸识别系统。