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视频中基于检测的人脸跟踪方法研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
人脸跟踪是计算机视觉领域的一项重要技术，应用范围包括视频监控、人机交互、虚拟现实等多个领域。特别是在移动设备和智能家居等场景中，人脸跟踪技术更是被广泛应用。随着深度学习技术的发展，基于检测的人脸跟踪方法已成为当前的主流算法之一。本次任务旨在通过研究和实践，深入理解并实现基于检测的人脸跟踪方法。
二、任务目标
1.掌握人脸跟踪的基本概念与原理，了解基于检测的人脸跟踪算法的发展历程和现状。
2.学习常用的人脸检测算法，包括Haar特征、HOG特征和深度学习算法等，并了解它们的优缺点。
3.了解常用的人脸跟踪算法，包括卡尔曼滤波、粒子滤波和多目标追踪等，并掌握它们的基本思想和应用场景。
4.实现基于检测的人脸跟踪算法，包括选择合适的人脸检测算法，建立人脸跟踪模型，编写程序并进行调试。
5.评估基于检测的人脸跟踪算法的性能，并与其他常用的人脸跟踪算法进行比较分析。
三、任务内容
1.理论学习
（1）人脸跟踪的基本概念、原理和发展历程。
（2）常用的人脸检测算法，包括Haar特征、HOG特征和深度学习算法等。
（3）常用的人脸跟踪算法，包括卡尔曼滤波、粒子滤波和多目标追踪等。
2.实践操作
（1）选择合适的人脸检测算法，并调整参数使检测准确度达到最佳效果。
（2）建立人脸跟踪模型，包括针对检测结果进行滤波和预测处理，建立相关数据结构和算法。
（3）编写人脸跟踪程序，并进行调试和性能优化。
3.性能评估
（1）使用多个数据集对人脸跟踪算法进行测试，并记录测试结果。
（2）与其他常用的人脸跟踪算法进行比较分析，评估算法的优劣。
四、实验要求
1.完成理论学习部分的必修任务，掌握人脸跟踪的基本概念、原理以及常用算法。
2.实现基于检测的人脸跟踪算法，并在自行采集的视频数据集上进行测试。
3.对实现的算法进行性能优化，使跟踪效果达到最佳。
4.将实验过程及结果撰写成报告。
五、报告要求
1.报告应包括实验背景、任务目标、实验方法、任务内容、实验结果和分析等部分。
2.报告应简明清晰、层次分明、文字通顺，图片、表格等资料应清晰明了。
3.报告撰写应遵循学术规范，文中引用的参考文献应完整，并标注在文末参考文献中。
4.报告的篇幅不少于1200字。
六、实验时间
本次实验时间为两周。
七、实验参考资料
1.《计算机视觉：模型、学习和推理》（第二版），ZhuS.等著。
2.《深度学习与计算机视觉：理论、算法、实践与应用》，张路、张立宪等著。
3.《计算机视觉中的物体跟踪技术》论文，EliasBoutrosSaab和AhmedBouridane等著。
4.相关数据集和代码库。