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基于改进型卷积神经网络和支持向量机的人脸识别方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于改进型卷积神经网络和支持向量机的人脸识别方法研究
任务简介：
人脸识别是计算机视觉领域中的研究热点之一。它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。传统的人脸识别方法包括特征提取和分类两个阶段。常见的特征提取方法包括PCA、LDA等，而分类方法则包括KNN、SVM等。这些传统方法在一定程度上能够实现人脸识别，但在实际应用中仍存在着精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）在人脸识别领域的应用也愈加广泛。CNN通过多层次的卷积、池化等操作，能够从原始图像中自动学习到更高层次、更有意义的特征。然而，传统的CNN模型在识别人脸时存在过拟合等问题，需要通过改进进行优化。
在本次任务中，我们将结合改进型CNN以及支持向量机（SVM）的优势，研究一种高精度、鲁棒性强的人脸识别方法。具体而言，任务包括以下几个方面：
1.研究改进型CNN模型：通过调整网络结构、加入正则化等方法，提高CNN模型的泛化能力，降低过拟合风险。
2.实现人脸特征提取：利用训练好的CNN模型从人脸图像中提取高层次、有意义的特征向量。
3.研究SVM分类器：通过调整SVM的参数，提高分类器的准确性和鲁棒性。
4.实现人脸识别系统：将以上步骤整合为一个完整的人脸识别系统，使其能够在大规模、复杂图像数据集中实现高效、准确的人脸识别。
任务要求：
1.分析研究前沿方法：对前沿的人脸识别方法、改进型CNN模型、SVM分类器等进行深入学习和理解，总结其优缺点。
2.搭建实验环境：根据研究目的搭建合适的实验环境，包括软硬件环境。
3.数据收集和预处理：收集公开的人脸数据集，并进行预处理，包括图像大小调整、人脸对齐、图像增强等。
4.实现改进型CNN模型：基于已有的骨干模型，优化其网络结构、加入正则化等方法，提高其泛化能力和鲁棒性。
5.实现人脸特征提取：利用训练好的CNN模型提取人脸图像的高层次、有意义的特征向量，并对其进行归一化处理。
6.研究SVM分类器：通过调整SVM的参数，提高分类器的准确性和鲁棒性。
7.实现人脸识别系统：将以上步骤整合为一个完整的人脸识别系统，可实现单张、批量图像识别并输出结果。
8.结果分析与展示：对实验结果进行分析和总结，包括准确率、召回率、ROC曲线等指标，并利用可视化工具展示识别结果。
任务参考文献：
[1]LiuW,WenY,YuZ,etal.Large-marginsoftmaxlossforconvolutionalneuralnetworks[J].arXivpreprintarXiv:1612.02295,2016.
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