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基于初级视觉机制的图像编码模型研究的任务书
任务书
任务名称：基于初级视觉机制的图像编码模型研究
任务背景：图像编码技术是图像处理领域的一个重要研究方向，其目的在于将高维图像信号转换为低维压缩信号，以实现图像传输、存储和处理的高效性和实用性。当前，对于图像编码模型的研究主要集中在基于深度学习的方法上，但这些方法计算量较大、效率较低，且难以解释模型的内部机制。因此，本任务旨在基于初级视觉机制，探索一种高效、可解释的图像编码模型。
任务目标：设计一种基于初级视觉机制的图像编码模型，并实现图像压缩的功能。具体任务目标如下：
（1）了解、分析初级视觉机制在视觉感知中的作用和机理；
（2）综合运用初级视觉机制的相关知识，设计一种基于初级视觉机制的图像编码模型；
（3）通过实验验证该模型对于不同图像数据集的压缩效果和性能指标；
（4）比较该模型与当前主流的图像编码方法的优劣，探究其适用性、可扩展性和实用性。
任务计划：本任务周期为10周，具体计划如下：
第1-2周阅读相关文献，了解深度学习和初级视觉机制的理论基础和应用现状，确定任务研究方向和目标。
第3-4周设计基于初级视觉机制的图像编码模型，并运用Python编程语言进行模型的具体实现。
第5-6周进行预处理工作，准备图像数据集，并进行模型训练和调优。
第7-8周在多种图像数据集上对比测试该模型与当前主流的图像编码方法的压缩效率、压缩质量和机器学习性能等指标。
第9周对模型进行优化，进一步提高其压缩效率和性能。
第10周撰写任务报告，并进行结论总结和讨论。
任务成果：完成该任务后，将得到以下成果：
（1）基于初级视觉机制的图像编码模型的设计、实现和实验验证，成功实现图像压缩功能；
（2）对比分析该模型与当前主流的图像编码方法的优缺点，并探究其适用性和实用性；
（3）相关文献的整理和总结，形成一篇任务报告，包括任务背景、任务目标、研究方法、实验过程和结果、结论和展望等内容。
任务要求：参与本任务的人员应具备以下基本要求：
（1）了解深度学习和机器学习的基本知识和技能，熟悉Python编程语言和相关软件工具；
（2）熟悉图像处理和图像编码的基本理论和方法，并有相关实践经验；
（3）具备一定的科学研究能力，能够独立设计、实施和解读实验，并撰写相关报告。
任务参考文献：
[1]Keysers,C.,Xiao,J.,Sagerer,G.,&Schiele,B.(2001).Recognizingandlearningobjectcategories.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,23(5),464-481.
[2]Serre,T.,Wolf,L.,Bileschi,S.,Riesenhuber,M.,&Poggio,T.(2007).Robustobjectrecognitionwithcortex-likemechanisms.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,29(3),411-426.
[3]Shen,Z.,Liu,Z.,Li,J.,&Tang,X.(2015).Deeplearningwithconvolutionalneuralnetworksforbrainmappinganddecodingofmovement-relatedinformationfromthehumanEEG.IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,23(3),398-408.