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基于二维NMF的人脸识别算法研究的任务书
任务书
1.任务概述
本次任务是关于基于二维NMF的人脸识别算法研究的探讨。随着数字化技术的飞速发展，人脸识别技术已经在多个领域得到广泛应用，如安防监控、社交媒体、金融、医疗等。而在人脸识别技术中，特征提取是一个重要环节，当前主要的特征提取方法有PCA、LDA、NMF等。其中NMF是一种矩阵分解方法，具有保持数据空间关系、对数据局部性强等优点，在人脸识别领域也有广泛应用，但大部分NMF算法是基于一维分解的，而基于二维NMF的研究尚不成熟。
本次任务的主要目的是深入探讨基于二维NMF的人脸识别算法，研究该算法的特点、优势和应用。通过理论分析和实验验证，探讨基于二维NMF的人脸识别算法在某些特定场合中的适用性和优越性，并在实际应用中进行验证。
2.任务要求
（1）了解人脸识别技术的基本原理和常用算法，特别是对NMF算法进行深入研究，理解其特点和局限性。
（2）研究基于二维NMF的人脸识别算法，分析其优点、局限性和适用场合等方面，并探究算法的实现方法和关键技术。
（3）通过实验验证，探讨该算法在人脸识别中的应用效果和优越性，并对算法的性能进行评估和分析。
（4）结合实际应用场景，探究基于二维NMF的人脸识别算法在实际生产和生活中的应用前景，并提出合理的应用方案和建议。
3.任务内容
（1）人脸识别技术的基本原理和常用算法研究。
（2）NMF算法的理论分析和进一步研究，包括一维分解和二维分解的特点和实现方法。
（3）基于二维NMF的人脸识别算法的研究，包括算法框架的设计、优化和实现等关键技术。
（4）算法性能评估和实验验证，包括算法的准确性、鲁棒性、运行速度等方面的实验评估和比较。
（5）实际应用方案的探讨，包括不同场景下基于二维NMF的人脸识别算法的应用和优劣比较等方面的讨论和建议。
4.任务计划
（1）第一周：熟悉任务背景，收集相关文献，对人脸识别技术和NMF算法进行学习和深入研究。
（2）第二周：进一步研究基于二维NMF的人脸识别算法，探究其优点、局限性和适用场合等方面的特征，并初步探讨算法的实现方法和关键技术。
（3）第三周：实验设计，包括数据集的选择和预处理，算法实现和调试等工作内容。
（4）第四周：算法的实验验证，包括对算法准确性、鲁棒性、运行速度等方面的实验评估和比较。
（5）第五周：结合实际应用场景，进一步探究基于二维NMF的人脸识别算法在实际应用中的优劣比较和应用前景，并提出合理的应用方案和建议。
（6）第六周：撰写任务报告、论文或者相关研究成果，并进行总结和讨论。
5.任务成果
（1）鉴于研究目的和任务要求，最终成果包括算法研究、实验结果以及应用方案和建议等内容。
（2）算法研究成果要求符合科学规范和研究方法论。算法的实验结果应该清晰、可重复，并给出相应的性能评估和比较。
（3）应用方案和建议要求合理，能够适应实际应用场景的需求，提出相应的解决方案和改进措施。
（4）撰写任务报告或者论文等文献材料，要求结构清晰、内容完整、语言准确、格式规范，并能够体现研究成果和分析。
6.参考文献
[1]刘宏强,李天斗,蒋毅敏.基于二维NMF的人脸识别算法研究[J].计算机与数字工程,2020,48(8):1356-1359.
[2]C.-J.Tsai,Y.-F.Lin,andH.-T.Chen,“Two-dimensionalnonnegativematrixfactorizationforfacerecognitionusinglearnedfourth-ordertensorbasis,”Patt.Recogn.,vol.46,no.2,pp.493–504,2013.
[3]赵东升，张育球.基于二维NMF的人脸识别算法研究.计算机应用，2013(04):1171-1173+1177.
[4]杨波，陈世保，王盛飞等.基于二维NMF和特征控制的人脸识别算法[J].南京信息工程大学学报(自然科学版),2017,13(05):553-558.