人脸检测与跟踪系统研究的任务书任务书任务名称：人脸检测与跟踪系统研究任务目标：本任务旨在研究人脸检测和跟踪的技术和算法，设计并实现一个高效准确的人脸检测和跟踪系统。主要任务如下：1.搜集相关文献资料，研究当前主流的人脸检测和跟踪算法；2.设计并实现基于深度学习的人脸检测算法，实现对人脸的准确检测；3.设计并实现人脸跟踪算法，实现对检测到的人脸进行跟踪，并对漏检和误检情况进行处理；4.设计并实现一个完整的人脸检测和跟踪系统，包括图像预处理、人脸检测、跟踪、结果输出等功能；5.对系统进行性能测试和评估，提出改进意见和建议。任务要求：1.熟悉深度学习相关技术，具有一定的算法开发和编程能力；2.具备良好的数据分析和处理能力，能够对实验结果进行合理的分析和解释；3.具有一定的团队合作和沟通能力，能够与队友协作完成任务；4.完成任务后应写出详细的实验报告和技术文档，对算法原理和实现细节进行详细说明。任务进度：本任务的计划周期为3个月，分为以下几个阶段：第一阶段（1个月）：搜集文献资料，研究人脸检测和跟踪算法。第二阶段（1个月）：设计并实现基于深度学习的人脸检测算法。第三阶段（1个月）：设计并实现人脸跟踪算法，编写实验报告和技术文档。第四阶段（维护期）：对系统进行性能测试和评估，提出改进意见和建议，维护系统。任务评估：本任务完成后，将根据以下几个方面进行综合评估：1.任务完成的进度和质量；2.实验报告和技术文档的质量；3.研究方法、算法原理和程序实现的创新性和深度；4.系统性能的准确性、稳定性和实用性。任务参考文献：1.ViolaP,JonesMJ.Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2001.CVPR2001.Proceedingsofthe2001IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2001:I-I.2.LiaoS,JainAK,LiSZ.Afastandaccurateunconstrainedfacedetector[C]//ComputerVisionandPatternRecognition,2004.CVPR2004.Proceedingsofthe2004IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2004:II-II.3.ZhangZ,LuoP,LoyCC,etal.Faciallandmarkdetectionbydeepmulti-tasklearning[C]//EuropeanConferenceonComputerVision.Springer,Cham,2014:94-108.4.KalalZ,MikolajczykK,MatasJ.Tracking-learning-detection[J].IEEEtransactionsonpatternanalysisandmachineintelligence,2012,34(7):1409-1422.5.BaeS,YoonS,KimSJ.Robustonlinefacetrackingusingtemplateadaptation[C]//ComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2014IEEEConferenceon.IEEE,2014:3406-3413.