基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法研究及系统实现的任务书.docx

基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法研究及系统实现的任务书
一、任务背景
人脸识别技术是指通过计算机技术对人脸进行自动检测、特征提取、匹配等操作，从而实现对身份的确认或者说人脸比对的一种技术。近年来，随着智能设备的大量普及、信息技术的迅速发展以及人脸识别技术的逐步成熟，人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，例如安防、金融、医疗等。
但是在实际的应用中，人脸识别技术还存在一些问题和挑战，其中一个比较突出的问题就是在低光强环境或者按照不同角度拍摄的图片中准确性下降的问题。因此，为了提高人脸识别技术在实际应用中的准确性，需要不断探索新的解决方案和方法。
近期，基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法正在成为研究热点。该方法的主要思想是通过立体视频拍摄到的多个角度的图片进行融合，从而提高人脸识别的准确性。因此，本任务旨在研究基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法，并实现相应的系统。
二、任务目标
1.研究全景立体视频人脸检测和特征提取的算法和方法，结合深度学习的思想，提高识别准确率；
2.研究多模态人脸特征的融合算法，将全景立体视频和其他特征信息进行有效的融合，提高识别准确率；
3.实现基于全景立体视频的人脸识别系统，包括前端数据采集、后端特征提取、算法优化等重要模块的设计和实现；
4.设计并进行一定量的实验验证，评估所设计的方法和系统的性能，尤其是与传统的人脸识别方法进行对比，进一步验证基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法的有效性。
三、任务计划
1.第一周：对文献进行梳理和整理，收集相关数据集和参考代码，初步了解全景立体视频的特点和人脸识别的基本思路；
2.第二周：深入研究全景立体视频的拍摄技术和数据预处理的方法，学习传统人脸识别算法和基于深度学习的人脸识别算法；
3.第三周：设计全景立体视频人脸检测和特征提取的算法和方法，结合深度学习的思想和多模态特征的融合方法，提高识别准确率；
4.第四周：搭建基于全景立体视频的人脸识别系统的前端数据采集、后端特征提取、算法优化等重要模块，并初步完成集成和测试；
5.第五周：对系统进行优化和完善，包括算法的优化、接口的优化、美化等方面，初步进行实验验证；
6.第六周：在多个数据集上进行实验验证，评估所设计的方法和系统的性能，尤其是与传统的人脸识别方法进行对比，并撰写实验结果分析报告；
7.第七周：根据评估结果对系统进行进一步完善，并撰写实验报告和论文。
四、成果要求
1.完成基于全景立体视频的特征融合人脸识别方法的研究，形成具有参考价值的研究报告或论文；
2.完成基于全景立体视频的人脸识别系统的设计和实现，形成具有实际应用价值的软件系统，并提供源代码；
3.发表相关的科研论文或专利申请，参加学术交流和展示等活动。
五、参考文献
1.LiuJ,WangD,YiD,WuG.Asurveyofdeepneuralnetworkarchitecturesandtheirapplications[J].SignalProcessing:ImageCommunication,2017,57:116-26.
2.ShanC,GongS,McOwanPW.Facialexpressionrecognitionbasedonlocalbinarypatterns:Acomprehensivestudy[J].Image&VisionComputing,2009,27(6):803-816.
3.KanjarDeAK,WaliaE.Asurveyonadaptivehistogramequalizationanditsvariants[J].InternationalJournalofImage,GraphicsandSignalProcessing,2016,8(8):17-32.
4.HuangG,LiuZ,VanDerMaatenL,etal.Denselyconnectedconvolutionalnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2017:4700-4708.
5.WuG,WuJ,HuangTS.Humanbodytrackingandactivityrecognitionbasedonmultilinearsubspaceanalysis[J].IEEETransactionsonPatternAnalysis&MachineIntelligence,2006,28(10):61-72.