基于Boosting算法的人脸检测研究的任务书任务书一、任务背景及意义人脸检测技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其应用广泛，如人机交互、视频监控、安防等。在实际应用中，传统的人脸检测方法存在着许多问题，如准确率较低、鲁棒性不够强等，为此，本项目将基于Boosting算法进行人脸检测的研究，旨在提高人脸检测的精度和鲁棒性，为实际应用提供更好的支持。二、任务内容1、研究Boosting算法的基本原理和流程，包括Adaboost、RealBoost等。2、设计并实现基于Boosting算法的人脸检测系统，包括以下步骤：（1）构建有效的特征集，包括Haar特征及其它常用特征。（2）采用Adaboost进行特征选择，挑选出最优特征集。（3）采用RealBoost进行分类器训练，提高分类器的准确率和鲁棒性。3、评估系统的性能，并对比传统方法的效果。三、研究成果1、完成基于Boosting算法的人脸检测系统。2、评估系统的准确性，提高人脸检测的精度和鲁棒性。3、论文撰写并发表。四、研究计划1、第一阶段：研究Boosting算法的基本原理和流程，熟悉人脸检测技术的背景和研究现状，完成相关文献调研，并撰写详细的文献综述。2、第二阶段：设计并实现基于Boosting算法的人脸检测系统。3、第三阶段：评估系统的性能，对比传统方法的效果，并编写论文。五、预期成果1、人脸检测系统的设计与实现。2、论文一篇。六、参考文献[1]ViolaP,JonesM.Robustreal-timefacedetection.Internationaljournalofcomputervision,2004,57(2):137-154.[2]FreundY,SchapireRE.Experimentswithanewboostingalgorithm.InMachinelearning:ProceedingsoftheThirteenthInternationalConference,1996,148-156.[3]WuWK,MaL,WangQ,etal.Facedetectionusinglaplacian-basedmultiresolutiongray-scalerepresentation.IEEEtransactionsonsystems,man,andcybernetics,2004,34(4):1789-1798.