人脸识别特征提取的研究的任务书任务书：任务名称：人脸识别特征提取的研究任务背景：随着智能化技术的广泛运用，人脸识别技术的应用越来越广泛。人脸识别技术需要对人脸图像进行特征提取，以区分不同的人脸。由于人脸图像的多样化和复杂性，如何从中提取出有效的特征成为了人脸识别技术的研究热点和难点之一。任务描述：本任务旨在对于人脸识别技术中所涉及的特征提取方法进行研究，从而提高人脸识别技术的准确性和稳定性。具体工作如下：1.对于人脸识别技术中常用的特征提取方法（如LBP、PCA、SIFT、HOG等），进行全面系统的调研和分析。2.分析特征提取方法在人脸识别任务中的适用性、效率以及精度，并结合具体的场景需求进行优选和改进。3.研究开发适用于不同人脸图像的特征提取算法，并进行实验和评估。4.对比研究不同特征提取方法在人脸识别中的表现，验证研究结果的有效性与优越性。要求：1.熟悉计算机视觉，对于人脸识别技术有一定的了解和研究基础。2.具备编程能力，熟练掌握主要编程语言，如C++、Python等。3.按照工作计划，按时完成各项研究任务，并保证研究成果的质量和有效性。4.撰写研究报告，包括研究背景、需求、方法、实验、结论等内容，并进行报告汇报。工作周期：本任务工作周期为3个月。其中，前2个月为研究设计和实验开发，第3个月为实验和报告撰写。任务报酬：本任务报酬为20000元。具体编辑，可根据研究进度和质量进行分期支付。