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人脸识别的贝叶斯统计方法的任务书
任务：基于贝叶斯统计方法实现人脸识别算法。
1.概述
人脸识别技术是一种将人脸图像与已存储的人脸信息进行比对的技术，可广泛应用于安防、金融等领域。本任务要求使用贝叶斯统计方法实现人脸识别算法，使得算法具有较高的准确率、较快的识别速度和鲁棒性。
2.需求
2.1数据集
在实现过程中需要使用人脸图像数据集，建议选取已有的公开数据集，比如LFW（LabeledFacesintheWild）数据集。需要进行数据预处理，包括图像缩放、灰度化等。
2.2特征提取
特征提取是人脸识别的关键步骤，需要提取具有较高区分度的特征用于比对。可以使用LBP（LocalBinaryPattern）等经典的特征提取方法，也可以尝试使用深度学习等先进方法，但需要在实现过程中对比并评估不同方法的性能。
2.3建立模型
基于贝叶斯统计方法建立人脸识别模型，可以使用朴素贝叶斯分类器等经典算法，也可以探索其他更适合人脸识别任务的贝叶斯模型，需要进行参数调优。
2.4评估算法性能
使用测试数据集对算法进行评估，比较不同特征提取方法、不同模型和参数的效果。可以采用准确率、召回率、F1-score等指标来评价算法性能。
3.实现要求
3.1编程语言
推荐使用Python来实现人脸识别算法。
3.2编程规范
代码需遵循PEP8规范，增加注释，保证代码可读性。
3.3文档要求
需要编写实验文档，包括数据集的描述、方法的详细说明、实现细节、实验结果和分析等内容。
4.提交内容
4.1代码
将代码提交至GitHub私有仓库，并邀请当前任务指导老师和助教进行review。
4.2实验文档
实验文档存放至GitHub的docs文件夹下，同时提交docx格式文件给指导老师。
5.参考资料
[1]TurkM,PentlandA.Eigenfacesforrecognition[J].Journalofcognitiveneuroscience,1991,3(1):71-86.
[2]AhonenT,HadidA,PietikainenM.Facerecognitionwithlocalbinarypatterns[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.SpringerBerlinHeidelberg,2004:469-481.
[3]BishopCM.Patternrecognitionandmachinelearning[M].springer,2006.
[4]林轲,张慧.基于贝叶斯核函数的人脸识别算法[J].计算机工程与应用,2016,52(21):181-186.