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基于人脸图像的性别识别方法研究的任务书
任务书
任务名称：基于人脸图像的性别识别方法研究
任务背景：
随着科技的不断发展，人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用。其中，性别识别作为人脸识别技术的一个重要应用场景，具有广泛的应用前景。本次任务旨在通过研究基于人脸图像的性别识别方法，实现高准确率的性别识别。
任务目标：
1.综合研究目前常用的基于人脸图像的性别识别方法，并挑选合适的算法进行性能评估。
2.建立基于人脸图像的性别识别模型，实现高准确率的性别识别。
3.在本地数据集和公开数据集上进行性别识别实验，并对实验结果进行分析和评估，提出改进措施。
任务内容：
1.综合分析目前常用的基于人脸图像的性别识别方法，包括常见的传统机器学习算法和深度学习算法。根据相关文献资料，掌握识别人脸的基本原理，了解主流的人脸识别算法，包括特征提取、特征匹配等步骤。
2.筛选适合性别识别的人脸图像数据集，并进行预处理，包括去噪、尺寸归一化、特征提取等步骤。为深度学习算法提供训练数据。
3.建立基于人脸图像的性别识别模型。针对不同算法的特性，选择合适的模型结构，包括传统的SVM、kNN、决策树等算法，以及基于卷积神经网络(CNN)的深度学习算法。
4.在本地数据集和公开数据集上进行性别识别实验，并对实验结果进行分析和评估。对实验结果进行统计分析，包括查准率、查全率、准确率、召回率等指标，以及ROC曲线和混淆矩阵分析等。
5.提出改进方案。根据实验结果，对算法进行改进，如采用更先进的深度网络结构、优化特征提取方法等。并对实验结果进行对比分析，评估改进效果。
任务要求：
1.必须具备一定的机器学习和深度学习基础知识。
2.熟悉Python编程语言，具备数据处理和分析能力。
3.具备一定的文献阅读和分析能力，能够综合分析和评估相关算法。
4.按照进度安排和要求，完成任务的各项内容。
任务交付物：
1.研究报告。包括文献综述、数据预处理、算法实现、实验结果与分析、改进措施等部分。
2.可运行的性别识别程序。
3.任务中使用的数据集和代码。
任务进度：
本次任务总共耗时12周，按照如下进度安排：
第1-2周：阅读相关文献，了解常用的基于人脸图像的性别识别算法，确定具体研究方向和选题。
第3-4周：收集、筛选合适的性别识别数据集，并对数据进行处理。
第5-6周：实现基于传统机器学习算法的性别识别算法，并进行性能评估。
第7-8周：学习深度学习算法基本原理和网络结构，实现基于深度学习算法的性别识别算法。
第9-10周：在本地数据集和公开数据集上进行性别识别实验，并对实验结果进行分析和评估。
第11-12周：提出改进措施，优化算法性能并对实验结果进行对比分析，完成研究报告和可运行程序的编写。
任务负责人：XXX
任务参与人员：YYY、ZZZ
任务开始时间：XXXX年XX月XX日
任务完成时间：XXXX年XX月XX日