基于局部特征分析的人脸识别算法研究的任务书任务书一、任务概述人脸识别技术是近年来得到广泛研究的热门领域，其应用涵盖了安防监控、生物识别、智能家居等领域。然而，人脸识别在实际应用中面临着许多挑战，例如光照、姿态、表情等因素的影响，因此需要针对这些挑战开展研究，提高系统的准确性和鲁棒性。本项目旨在研究基于局部特征分析的人脸识别算法，探讨其对不同光照、姿态和表情条件下的人脸图像的识别性能，为实际应用提供技术支持。二、任务内容1.人脸图像处理通过OpenCV等开源工具包，对图像进行预处理，包括图像缩放、灰度化、降噪等。2.特征提取选取局部特征点作为特征，针对特定问题进行特征选取，例如光照、姿态、表情等。3.特征匹配采用匹配算法对特征点进行匹配，例如SIFT/SURF、ORB和FAST等算法，选取最佳匹配结果，并进行匹配质量评估。4.识别模型构建选取支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等分类器，基于局部特征点构建人脸识别模型，并对模型进行训练和测试。5.识别系统实现将所得到的人脸识别算法应用于实际系统中，进行系统实现和性能测试。三、工作计划任务时间：2021年6月1日至2022年5月31日任务分工：1.张三：负责人脸图像处理和特征提取，选取SIFT算法进行特征提取，并进行特征质量评估和选取。2.李四：负责特征匹配和识别模型的构建，选取支持向量机作为分类器，进行模型构建和训练，并对模型进行性能测试和优化。3.王五：负责识别系统的实现，将所得到的人脸识别算法应用于实际系统中，进行系统实现和性能测试，对系统进行优化和改进。四、任务要求1.任务成果包括论文、实验报告、程序代码和系统实现。2.论文内容要求清晰、连贯、准确，论文字数不少于5000字。3.实验报告详细描述实验过程和结果，对实验数据进行统计和分析，报告字数不少于3000字。4.程序代码应具有可读性、可维护性，可在不同平台上运行和测试。5.识别系统应具有完整的功能和良好的性能，可用于实际应用。五、参考文献1.Lowe,D.G.(1999).Objectrecognitionfromlocalscale-invariantfeatures.ProceedingsoftheSeventhIEEEInternationalConferenceonComputerVision,Kerkyra(2),1150-1157.2.Bay,H.,Tuytelaars,T.,&VanGool,L.(2006).SURF:Speededuprobustfeatures.ProceedingsoftheninthEuropeanconferenceoncomputervision,Graz(4),404-417.3.Rubinstein,M.,Peleg,S.,&Kimmel,R.(2010).Context-awareSIFTforocclusionhandlinginwidescenes.ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition,SanFrancisco(8),2472-2479.4.Viola,P.,&Jones,M.(2004).Robustreal-timefacedetection.Internationaljournalofcomputervision,57(2),137-154.6.Huang,G.B.,Mattar,M.,Berg,T.,&Learned-Miller,E.(2008).Labeledfacesinthewild:Adatabaseforstudyingfacerecognitioninunconstrainedenvironments.Technicalreport,UniversityofMassachusetts,Amherst.7.Tan,X.,&Triggs,B.(2010).Enhancedlocaltexturefeaturesetsforfacerecognitionunderdifficultlightingconditions.IEEEtransactionsonimageprocessing,19(6),1635-1650.