基于小波变换与奇异值分解的人脸识别技术研究的任务书任务书一、任务背景：随着时代的发展和科技的迅速进步，人脸识别技术已经成为了计算机视觉中一项重要的研究领域。在诸多应用场景中，人脸识别技术有着广泛的应用，如安全监控、人脸支付、智能门禁等。因此，人脸识别技术的研究和发展受到广泛的关注和研究。二、任务要求：本项目旨在基于小波变换与奇异值分解的人脸识别技术进行研究，主要任务包括：1.了解小波变换、奇异值分解原理及其在图像处理中的应用；2.采集人脸图像，建立人脸数据库；3.编写小波变换和奇异值分解算法，对人脸图像进行特征提取；4.利用支持向量机、神经网络等相关算法进行分类识别；5.评估人脸识别算法的性能。三、任务计划：本项目预计时长为三个月，主要任务和计划如下：第一周：了解人脸识别技术的基本概念和原理；第二周：熟悉小波变换和奇异值分解原理，学习其在图像处理中的应用；第三周：采集人脸图像，建立人脸数据库；第四周：编写小波变换和奇异值分解算法进行人脸图像特征提取；第五周：利用支持向量机、神经网络等相关算法进行分类识别；第六周：完善人脸识别算法，并进行算法性能评估和分析；第七周：根据测试结果对算法进行优化；第八周：撰写课题报告并做出总结；第九周-第十二周：论文撰写、修改和提交。四、预期成果：1.关于小波变换和奇异值分解应用于人脸识别的研究报告；2.完成人脸识别算法，并在实验室进行测试；3.论文一篇。五、参考文献：1.WangT,YangJ,YuK,etal.Ascalabledensekernelframeworkforgraphclusteringandsemi-supervisedclassification[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2018:6483-6492.2.LiT,HuangJ,LiY,etal.Adeepfeaturefusionapproachtodescribepedestrianattributes[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2017:2379-2388.3.TangY,ZhangY,ChenK.Imageclassificationbasedonanewmultiwavelettransformandsupportvectormachine[J].JournalofElectronicImaging,2007,16(2):023009.4.TangX,WangX.Facerecognitionusingtensor-basedalgorithmandlogarithm[J].JournalofElectronicImaging,2018,27(2):023028.