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实时人脸检测算法的研究和实现的任务书
一、任务概述
随着现代计算机视觉技术的发展，人脸检测算法在多种应用场景中得到了广泛应用。实时人脸检测算法是其中的一个研究热点，具有较高的实用价值。本次任务旨在实现实时人脸检测算法，并深入研究其相关技术和应用。
二、任务目标
1.实现基于深度学习的实时人脸检测算法
2.掌握常用的人脸检测算法和技术
3.熟悉深度学习的基本原理及其常用模型
4.学习OpenCV等计算机视觉相关框架的使用
5.可以应用实时人脸检测算法解决实际问题
三、任务内容
1.研究实时人脸检测算法的基本原理和技术路线
2.学习深度学习的基础知识，包括神经网络模型和常用算法
3.利用TensorFlow等深度学习框架进行实时人脸检测算法的建模与实现
4.掌握计算机视觉框架的使用，如OpenCV等
5.利用实时人脸检测算法解决实际问题，如人脸识别等
四、任务重点
1.掌握神经网络模型和算法
2.深入理解实时人脸检测算法原理和技术路线
3.熟悉计算机视觉框架的使用
4.实现可用性高的实时人脸检测算法
五、任务难点
1.深度学习模型的建立和训练
2.实时性与检测效果的平衡
3.实时人脸检测算法的模型优化和参数调整
4.基于实时人脸检测算法的应用开发
六、预期成果
1.实现可用性高的实时人脸检测算法，检测准确率达到85%以上
2.撰写一篇有关实时人脸检测算法的论文，并在相关学术会议上进行发表
3.通过应用开发，验证实时人脸检测算法的实际作用
4.利用实时人脸检测算法解决实际问题，如人脸识别等
七、实施计划
阶段一：调研实时人脸检测算法的相关技术和应用领域，熟悉深度学习模型和计算机视觉框架的基本原理与使用方法。时间：1周。
阶段二：进行神经网络模型和算法的学习，并根据需求，选择合适的深度学习框架进行实现。时间：2周。
阶段三：基于深度学习方法实现实时人脸检测算法，并优化算法和参数。时间：2周。
阶段四：利用实时人脸检测算法开发人脸识别等应用，进行实验验证。时间：1周。
阶段五：完成任务报告和论文并进行答辩。时间：1周。
八、参考文献
1.ViolaP,JonesMJ.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2001.CVPR2001.Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2001:I-511.
2.JainAK,RossA.HandbookofBiometrics[M].Springer,2007.
3.SchroffF,KalenichenkoD,PhilbinJ.FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2015:815-823.