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基于DCNN和fasterRCNN的人脸检测方法的任务书
一、背景
人脸检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，包括人脸识别、视频监控、安防领域等。传统的人脸检测方法主要基于Haar特征和HOG特征，但这些方法受到光照、姿态、表情等因素的影响较大。随着深度学习的发展，基于深度学习的人脸检测方法越来越受到关注。其中比较常用的模型有DCNN和fasterRCNN。
二、研究内容
本研究将重点研究基于DCNN和fasterRCNN的人脸检测方法。具体包括以下内容：
1.DCNN模型的原理及结构：介绍常用的DCNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，并重点介绍模型的结构和原理。
2.DCNN在人脸检测中的应用：介绍如何使用DCNN模型进行人脸检测，包括数据预处理、网络构建、训练和测试等。
3.fasterRCNN模型的原理及结构：介绍fasterRCNN模型的原理和结构，包括RPN网络和用于检测的ROI池化层。
4.fasterRCNN在人脸检测中的应用：介绍如何使用fasterRCNN模型进行人脸检测，包括数据预处理、网络构建、训练和测试等。
5.比较不同模型的性能：通过实验比较不同模型在人脸检测上的性能，包括准确率、召回率、检测速度等指标。
三、研究目标
本研究的主要目标是探究基于DCNN和fasterRCNN的人脸检测方法，并比较不同方法的性能。具体目标如下：
1.实现基于DCNN的人脸检测方法，掌握常用的DCNN模型的原理和使用方法。
2.实现基于fasterRCNN的人脸检测方法，掌握fasterRCNN模型的原理和使用方法。
3.在人脸检测数据集上比较不同方法的性能，包括准确率、召回率、检测速度等指标。
四、预期成果
本研究的预期成果如下：
1.实现基于DCNN和fasterRCNN的人脸检测方法，并在人脸检测数据集上进行测试和评估。
2.分析比较不同方法的性能，包括准确率、召回率、检测速度等指标，并给出结论。
3.撰写研究报告，包括研究背景、方法介绍、实验结果和结论等，篇幅不少于1200字。
五、研究计划
本研究计划分为以下几个阶段：
1.阶段一（1周）：学习深度学习基础知识，包括CNN、RNN、LSTM等。
2.阶段二（2周）：学习DCNN和fasterRCNN模型的原理和结构，掌握模型的使用方法。
3.阶段三（2周）：准备人脸检测数据集，进行数据预处理和清洗。
4.阶段四（3周）：实现基于DCNN和fasterRCNN的人脸检测方法，并进行测试和评估。
5.阶段五（1周）：分析比较不同方法的性能，撰写研究报告。
六、参考文献
1.GirshickR.FastR-CNN[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015:1440-1448.
2.RenS,HeK,GirshickR,etal.FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2016,39(6):1137-1149.
3.KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2012:1097-1105.