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线性降维算法研究及其在人脸识别中的应用的任务书
【任务书】
任务概述：
本文旨在对线性降维算法进行研究，并探讨其在人脸识别中的应用。该任务要求学生掌握相关的线性降维算法，了解它们优劣和应用范围，并结合实际案例，提出自己的思考和见解。
任务分析：
线性降维算法是一种对高维数据进行降维处理的方法，它可以将原来的高维数据集映射到一个低维空间。现在在信息技术领域中，高维数据处理已经成为一个非常基础和底层的问题，涉及到图像、语音、文本等多个领域，如何对高维数据降维成为了一个十分重要的问题。本次任务中，我们将会研究PCA、LDA两种经典的线性降维算法，探讨它们在人脸识别中的应用。
任务要求：
1.剖析PCA、LDA两种经典的线性降维算法的原理和优缺点；
2.了解基于PCA和LDA算法的人脸识别方法，并掌握其流程；
3.根据提供的人脸图像数据集，编写PCA和LDA算法的程序，并实现数据的降维和分类；
4.对比分析PCA和LDA算法在人脸数据集上识别精度，并说明可能出现的原因；
5.提出自己的思考和见解，可结合实际案例进行讨论。
任务流程：
1.阅读相关文献，建立基本的理论知识；
2.借助Python等编程语言，编写PCA和LDA算法的代码，并通过公开数据集进行测试和验证；
3.进行对比分析，比较PCA和LDA算法在人脸识别中的表现，并进行结果可视化；
4.总结整理，提出自己的思考和观点。
任务成果：
1.任务报告，包括线性降维算法原理、人脸识别流程、代码实现、性能分析等多个部分；
2.实验代码和数据集，以供其他学习者参考；
3.个人总结，提出自己在研究过程中的不足和需要改进的地方。
参考文献：
1.Bishop,C.M.(2006).PatternRecognitionandMachineLearning(1sted.).Springer.
2.Scholkopf,B.,&Smola,A.(2002).LearningwithKernels:SupportVectorMachines,Regularization,Optimization,andBeyond.MITPress.
3.Li,S.Z.,&Jain,A.K.(Eds.).(2011).HandbookofFaceRecognition.Springer.
4.Turk,M.,&Pentland,A.(1991).EigenfacesforRecognition.JournalofCognitiveNeuroscience,3(1),71–86.