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基于Adaboost算法的遮挡人脸检测研究的任务书
任务书
一、任务背景
人脸检测一直是计算机视觉领域的重点和难点之一。而遮挡物-一个额外的对象层，是当前人脸检测领域面临的一个挑战。遮挡人脸检测是一项重要的研究课题，在视频监控、人脸识别、安防等领域具有广阔的应用前景。当前遮挡人脸检测算法中，Adaboost算法是一种常用的分类算法，具有较高的准确性和稳定性。本研究将重点围绕基于Adaboost算法的遮挡人脸检测进行探究。
二、任务目标
本研究的主要目标是基于Adaboost算法，开发一种高效、准确检测遮挡人脸的算法。具体目标如下：
1.研究并掌握Adaboost算法的原理和流程；
2.确定遮挡人脸检测中需要考虑的各种遮挡情况，如眼镜、口罩、帽子等；
3.采集、整理标注相关的遮挡人脸样本，并进行数据增强；
4.分别使用Haar特征和LBP特征提取器提取样本特征，通过Adaboost算法训练分类器；
5.考虑尝试其他较为前沿的深度学习算法并和Adaboost进行对比，评估它们在遮挡人脸检测上的效果；
6.对比实验结果，综合考虑分类准确率、检测速度和多遮挡情况下的泛化能力，从中选择一种较为优秀的算法，并进行优化和改进；
7.构建一个完整的遮挡人脸检测系统，并进行实时性能测试；
8.撰写研究论文，所包含的内容应该有算法介绍，实验测试，实验结果分析，以及具体应用此算法的可行性分析。
三、任务流程
1.准备工作阶段[(10days)]
a.概述遮挡人脸检测的研究意义，阐明本研究的主要内容、工作目标和流程；
b.深入研究Adaboost算法的原理和流程；
c.确定遮挡人脸检测所需要解决的问题；
d.将整个研究流程细化和计划化，制定合理且可行的时间安排和任务分配。
2.数据预处理阶段[(15days)]
a.寻找可用的数据集，例如LFW、FDDB和WIDERFACE等，并对其进行初步筛选；
b.收集并筛选出可用的遮挡人脸样本，进行数据预处理和增强；
3.特征提取和分类器训练阶段[(25days)]
a.采用Haar特征提取和LBP特征提取器提取样本特征；
b.根据已经获得的特征，构造Adaboost分类器进行训练；
c.考虑尝试其他前沿的深度学习算法和Adaboost进行对比，评估分类效果。
4.算法优化和改进阶段[(25days)]
a.根据实验结果进行分析，找出优化改进的瓶颈；
b.针对已经找出瓶颈进行深入研究，探索出优化改进的方案；
c.根据方案进行配置和实验，查看实验效果，进行多次调整。
5.系统集成和测试阶段[(20days)]
a.构建实时人脸检测系统，使用优化后的遮挡人脸检测算法；
b.对系统进行性能测试，并记录相关的性能指标；
6.报告撰写阶段[(15days)]
a.撰写研究论文，包括算法介绍，实验测试，实验结果分析，以及具体应用此算法的可行性分析；
b.准备论文答辩文稿和PPT。
四、预期成果
1.基于Adaboost算法实现的遮挡人脸检测算法，并在多种遮挡情况下验证其识别准确率和泛化能力；
2.一份完整的研究论文；
3.一份实验报告，包括实验结果、测试结果等；
4.一份系统集成和测试报告，包括性能测试和指标记录。
五、团队分工
XXX：算法研究和实验测试；
XXX：数据预处理和模型训练；
XXX:遮挡情况探究和算法优化；
XXX：系统集成和测试；
所有成员共同完成论文撰写，和答辩文稿及PPT的准备。