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基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别研究的任务书
一、任务概述
人脸检测和人脸属性识别是计算机视觉领域应用最为广泛的任务之一。随着深度学习技术的发展和应用，基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别方法取得了较好的效果，并被广泛应用于安防监控、智能交通、人机交互等领域。本次研究的任务是基于卷积神经网络实现人脸检测和人脸属性识别。
二、任务要求
1.实现基于卷积神经网络的人脸检测，并针对实际应用场景进行优化；
2.实现基于卷积神经网络的人脸属性识别，包括但不限于性别、年龄、表情等；
3.在公开数据集上进行实验和测试，分别评估人脸检测和人脸属性识别的准确率、召回率等常用指标；
4.分析实验结果，探究卷积神经网络在人脸检测和人脸属性识别中的优势和不足，进一步优化算法并给出实用建议。
三、研究内容和方向
1.人脸检测算法研究
人脸检测是指从图像中自动检测出人脸的位置和大小，是人脸识别和人脸属性识别的基础任务。研究内容主要包括基于卷积神经网络的人脸检测算法研究、多尺度特征融合、区域建议和分类器设计等方面的研究，并探索如何在复杂场景下实现高效而精准的人脸检测。
2.人脸属性识别算法研究
人脸属性包括多种属性，如性别、年龄、表情等。研究内容主要包括基于卷积神经网络的人脸属性识别算法研究、特征提取和分类器设计等方面的研究，以及如何克服不同光照、姿态等因素对人脸属性识别的影响。
3.算法实现和优化
在研究算法的同时，需要选择合适的编程语言和深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等来实现和优化算法。算法实现和优化的关键在于处理大规模数据时的效率和精度，需要探究高效的算法实现和优化策略。
4.实验评估和结果分析
在公开数据集上进行实验和测试，包括但不限于MegaFace、LFW、CelebA等，分别评估人脸检测和人脸属性识别的准确率、召回率等常用指标，分析实验结果，探究卷积神经网络在人脸检测和人脸属性识别中的优势和不足，进一步优化算法并给出实用建议。
四、研究思路和方法
基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别是目前最先进的方法之一，本次研究将采用以下方法和思路：
1.收集公开数据集，对数据进行预处理和增强。
2.参考文献并调研相关报道，掌握基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别的最新进展和实现原理。
3.设计和实现基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别算法，并针对实际应用场景进行优化。
4.在公开数据集上进行实验和测试，评估人脸检测和人脸属性识别的准确率、召回率等常用指标。
5.分析实验结果，探究卷积神经网络在人脸检测和人脸属性识别中的优势和不足，进一步优化算法并给出实用建议。
五、研究计划和进度安排
1.第一周：调研相关文献，掌握基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别的最新进展和实现原理。
2.第二周：收集公开数据集，对数据进行预处理和增强。
3.第三周：设计和实现基于卷积神经网络的人脸检测算法。
4.第四周：设计和实现基于卷积神经网络的人脸属性识别算法。
5.第五周：在公开数据集上进行实验和测试，评估人脸检测和人脸属性识别的准确率、召回率等常用指标。
6.第六周：分析实验结果，探究卷积神经网络在人脸检测和人脸属性识别中的优势和不足，进一步优化算法并给出实用建议。
7.第七周：写作并整理成果，准备报告和论文。
六、预期成果
1.实现基于卷积神经网络的人脸检测和人脸属性识别算法。
2.在公开数据集上进行实验和测试，评估人脸检测和人脸属性识别的准确率、召回率等常用指标。
3.分析实验结果，探究卷积神经网络在人脸检测和人脸属性识别中的优势和不足，并提出优化算法和实用建议。
4.撰写有关报告和论文，发表在相关领域的学术期刊或会议上。
七、参考文献
[1]TaigmanY，YangM，RanzatoM，etal.DeepFace:ClosingtheGaptoHuman-LevelPerformanceinFaceVerification[J].Pro­ceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,2014,pp.1701-1708.
[2]LiuW，AnguelovD，ErhanD，etal.SSD:SingleShotMultiBoxDetector[C].EuropeanConferenceonComputerVision,Springer,ChenQ.Y.,LiX.L.,Eds.,2016,pp.21-37.
[3]ParkhiOM,VedaldiA,ZissermanA.Deepfacerecognition[J].BritishMachineVisionConference,2015,41(2):1-12.
[4]YangM,ZhangK