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基于深度学习的视频人脸识别技术研究与应用的任务书
任务书
一、背景
人脸识别技术是近年来应用广泛的一种生物识别技术，它可以通过对人脸进行图像和特征的学习，实现对人脸的自动识别。随着深度学习的发展，基于深度学习的视频人脸识别技术越来越成熟，已经在视频监控、人员考勤、业务服务等多个领域得到了广泛应用。
然而，目前视频人脸识别技术仍存在一些问题，如人脸表情、光线等因素的影响，对于复杂多变的视频场景和多人同时出现的情况，识别精度会有所降低。因此，进一步的研究和应用基于深度学习的视频人脸识别技术，提高识别精度和实时性，是当前亟待解决的问题。
二、任务要求
1.进行视频人脸识别算法研究，探究基于深度学习的视频人脸识别技术及其应用现状。
2.设计并实现视频人脸识别的深度学习算法模型，优化模型的精度和实时性能，并考虑实际应用中的特殊场景和数据特点。
3.在大规模视频人脸识别数据集上进行测试和评估，并对算法进行性能分析和比较。同时，对高精度、高实时性的算法进行开发和优化，以适应不同的场景需求。
4.对视频人脸识别技术的实际应用进行研究和探索，如安全监控、口罩人脸识别、人员考勤、智能门禁等场景。对算法的实际应用效果进行测试和验证。
三、任务计划
1.前期准备（2周）
1)对视频人脸识别技术和基于深度学习的人脸识别技术进行综述和研究，掌握相关理论知识和算法。
2)收集和整理视频人脸识别数据集，包括公开数据集和实际应用数据，为算法模型设计和测试做准备。
2.算法模型设计和实现（4周）
1)基于深度学习的视频人脸识别技术进行算法模型设计，考虑实际应用场景和数据特点，并进行实现和优化。
2)对算法模型进行调试和测试，提高算法的精度和实时性能。
3.性能测试和比较（3周）
1)选取大规模视频人脸识别数据集进行测试和评估，统计和分析不同算法的识别率、耗时等关键性能指标。
2)对算法进行性能比较和分析，找出优点和不足，并进行优化改进。
4.实际应用验证（2周）
1)对基于深度学习的视频人脸识别技术在具体应用场景下进行验证和测试，如安全监控、人员考勤、智能门禁等。
2)对算法在实际场景中的效果进行分析和总结，发现问题和改进方向。
5.报告撰写（2周）
1)结合前期和后期的研究、设计、测试和应用结果，撰写视频人脸识别技术研究和应用报告。
2)对算法的优点和不足进行总结和分析，并提出未来发展方向和研究方向。
四、任务目标
1.深入研究视频人脸识别技术和基于深度学习的人脸识别技术，掌握相关理论和算法。
2.设计和实现基于深度学习的视频人脸识别模型，提高算法的识别精度和实时性。
3.在大规模人脸识别数据集上进行测试和评估，进行性能比较和分析，找出算法的优点和不足。
4.在实际场景下验证算法的应用效果，发现并解决问题，提高算法的实际应用价值。
5.撰写视频人脸识别技术研究和应用报告，提出未来发展方向和研究方向。
五、参考文献
1.周宁.基于卷积神经网络的人脸识别技术.电子技术与软件工程,2018.
2.廖建明,刘文华.深度学习在人脸识别中的应用研究.电声技术,2019.
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6.V.O.Shakhuro,A.S.Sorokin,N.A.Dudareva,etal.Improvingpersonidentificationaccuracybyusingdeeplearningtechniques.LobachevskiiJournalofMathematics,2019.
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