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基于Gabor特征的人脸识别的任务书
任务书
任务名称：基于Gabor特征的人脸识别
任务描述：人脸识别是一项重要的生物特征识别技术，在安全、监测和认证等领域有广泛的应用。目前，基于Gabor特征的人脸识别技术在该领域中具有很高的准确性和鲁棒性。这项任务旨在使用Gabor函数分析处理图像并提取Gabor特征，然后使用这些特征进行人脸识别。
任务内容：
1.研究Gabor函数理论和技术，并了解其在人脸识别中的应用。
2.收集并处理用于训练和测试的人脸图像数据集。
3.实现Gabor函数的卷积操作和Gabor特征的提取算法，并编写相应的程序。
4.对训练数据集进行特征提取和分类器训练，测试数据集进行测试和识别性能评估。
5.分析评估实验结果，提出改进方案并进行实验验证。
任务要求：
1.熟悉图像处理和机器学习基础知识，了解人脸识别技术和相关算法。
2.能够独立完成实现Gabor函数的卷积操作和Gabor特征的提取算法的编写，并熟练掌握相关编程工具及语言。
3.具备数据处理和实验分析能力，能够对实验结果进行分析和归纳总结。
4.良好的团队协作意识和沟通能力，能够与其他成员协同合作完成任务。
5.具备较高的学习和解决问题的能力，积极探索和寻求创新。
任务时间：
完成该任务的时间为一个学期。任务起始时间为XXX年XX月XX日，任务结束时间为XXX年XX月XX日。
任务成果：
1.每位成员需提交任务报告，内容包括任务目标、背景、原理、实现、结果分析等。
2.成员之间要同时提交个人实验报告，汇总组织为整个任务的实验报告。
3.提交可运行的实现代码及相关的训练数据集和测试数据集。
4.完成该任务后，需要对成果进行展示和演示，向其他成员介绍使用到的技术和算法以及实验流程和结果。
评价标准：
完成任务的情况将根据以下标准进行评价：
1.任务报告的完成度和质量，包括任务目标、原理、流程、数据处理、实验结果和分析等方面。
2.代码的质量和实现是否符合要求，包括代码的结构、可读性、维护性和可运行性等。
3.实验结果的准确性和性能表现，包括分类器的效果，识别率和误识率等方面。
4.在组内协同工作和团队协作方面的表现和贡献。
5.学习能力和解决问题的能力。
参考文献：
[1]M.K.Mohanty,B.B.Pati,“ANovelGaborWavelet-basedFeatureExtractionMethodforImprovedFaceRecognition”inProceedingsofthe2019IEEE5thInternationalConferenceonComputationalIntelligenceandApplications(ICCIA),Jinan,China,2019,pp.290-295.
[2]J.Lian,X.Chen,K.Liu,“ASurveyonFaceRecognitionBasedonGaborFeatures”inProceedingsofthe20195thInternationalConferenceonControl,AutomationandRobotics(ICCAR),Beijing,China,2019,pp.397-404.
[3]L.Zhao,Y.Liu,W.Gong,D.Wei,“FaceRecognitionBasedonImprovedGaborWaveletFeatures”inProceedingsofthe2018InternationalSymposiumonComputerScienceandIntelligentControls(ISCSIC),Kunming,China,2018,pp.469-473.