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基于DSP的人脸识别系统关键技术的研究与实现的任务书
任务书
一、课题背景
人脸识别技术是一种将图像处理、模式识别、计算机视觉、计算机图形学、信息存储与检索等多学科相结合的交叉学科技术，是生物特征识别技术中一个重要的分支。人脸识别应用广泛，包括安防领域的门禁系统、视频监控系统、身份证识别等方面。
目前，DSP（DigitalSignalProcessor）在图像处理领域中应用广泛，其高速浮点运算和并行处理能力适合于处理大规模图像。
因此，本项目针对基于DSP的人脸识别系统关键技术的研究与实现进行研究。
二、任务目标
本项目的任务目标是：
1.系统研究基于DSP的人脸识别系统，了解其原理、构成和关键技术；
2.研究基于DSP的人脸识别系统的图像预处理、特征提取和识别算法；
3.利用DSP开发工具，实现基于DSP的人脸识别系统的关键技术；
4.进行系统性能评估，包括系统响应时间、准确率、鲁棒性等方面。
三、研究内容
本项目的研究内容包括以下几个方面：
1.基于DSP的人脸识别系统的原理和构成的研究。研究人脸识别系统的基本流程和模块，包括图像预处理、特征提取和识别等模块，确定系统的总体框架和技术路线；
2.基于DSP的人脸识别系统的图像预处理算法的研究。考虑图像亮度、对比度、直方图均衡化等因素，优化图像预处理算法，提高图像质量；
3.基于DSP的人脸识别系统的特征提取算法的研究。利用PCA（PrincipalComponentAnalysis）算法对人脸图像进行特征提取，提高识别准确率；
4.基于DSP的人脸识别系统的识别算法的研究。采用SVM（SupportVectorMachine）算法对提取的特征进行分类识别，提高识别准确率；
5.基于DSP开发工具的人脸识别系统的实现。使用CodeComposerStudio等开发工具编写程序，实现人脸识别系统的关键技术；
6.基于DSP的人脸识别系统性能评估。通过实验对系统进行性能评估，比较各项指标，验证系统的可靠性和优越性。
四、进度安排
序号|研究内容|起止时间
--|---|--
1|人脸识别系统原理和构成研究|第1个月
2|人脸图像预处理算法研究|第2-3个月
3|人脸特征提取算法研究|第4-5个月
4|人脸识别算法研究|第6-7个月
5|人脸识别系统实现|第8-10个月
6|系统性能评估|第11-12个月
五、成果要求
1.系统研究报告，包括人脸识别系统原理和构成研究、图像预处理算法研究、特征提取算法研究、识别算法研究等几个章节；
2.系统实现代码，包括图像预处理、特征提取、识别等模块的实现；
3.系统性能评估报告，包括系统响应时间、准确率、鲁棒性等方面的实验结果分析。
六、经费预算
本项目的经费预算为人民币20万元，主要用于购买硬件设备、参与学术会议和学术交流活动等方面。
七、研究团队
本项目的研究团队由多名研究人员组成，包括：一名课题负责人、两名专业技术人员、两名研究生。
八、参考文献
1.张括平，袁晶晶，程海涛.基于DSP的实时人脸识别系统设计[J].电子测量技术，2015(9)：93-95.
2.李小龙，王超.基于DSP的人脸识别研究[J].电子测量技术，2016(1)：99-102.
3.肖宇，薛凌云.基于DSP的人脸识别系统设计与实现[J].计算机工程与设计，2017(7)：1860-1864.
4.MoghaddamB，PentlandA.Probabilisticvisuallearningforobjectdetection[J].ProcofCVPR'96,IEEEComputerSocietyPress：786-793.