人脸虚拟合成方法的研究的任务书任务名称：人脸虚拟合成方法的研究任务描述：人脸虚拟合成是指将一张人脸照片自动生成多个不同表情、不同光照、不同角度等不同场景下的照片。其中，包括对目标面部特征的自动分类、参数化表示，以及动态生成面部表情的方法等。本任务的目标是使用计算机视觉和深度学习技术开发人脸虚拟合成的方法，探索其在多个应用领域的应用。任务要求：1.使用公开数据集训练和测试算法；2.研究并实现面部特征分类和参数化表示方法；3.研究并实现动态生成面部表情的算法；4.比较不同算法的性能和效果，并进行实验评估；5.撰写报告，包括理论分析、算法实现、实验结果与分析等部分。参考文献：1.Guo,Y.,Zhang,L.,Hu,Y.,He,X.,&Gao,J.(2018).Adeeplearningarchitectureforreal-timefaciallandmarkdetectionwithmixed-scaledenseconvolutionalnetworks.IEEETransactionsonMultimedia,20(5),1026-1037.2.Wang,Y.,Wu,Q.,Zhang,Z.,&Wang,X.(2019).Facialexpressionrecognitionbasedondynamicrecurrentneuralnetworks.IEEEAccess,7,38188-38199.3.Meishvili,G.,&Venkatesh,S.(2019).Asurveyongenerativeadversarialnetworks:Applications,challenges,andfuturedirections.JournalofImaging,5(10),95.4.Liu,R.,&Xu,M.(2019).Survey,comparisonandanalysisoffaciallandmarkdetectionmethods.In2019IEEE23rdInternationalConferenceonComputerSupportedCooperativeWorkinDesign(CSCWD)(pp.640-645).IEEE.参考工具：1.OpenCV2.TensorFlow3.PyTorch4.Keras5.Caffe2