基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪的研究的任务书

基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪的研究的任务书一、研究背景及意义随着计算机视觉技术的不断发展，人脸检测识别及跟踪技术已经成为计算机视觉领域的研究热点之一。人脸检测识别及跟踪技术的广泛应用于各个领域，如视频监控、人机交互、生物识别等。而OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，其在人脸检测识别及跟踪领域中的应用也得到了越来越多的关注。二、研究内容本次研究的主要内容包括：1.研究基于OpenCV的人脸检测方法，包括基于Haar特征级联分类器的人脸检测、基于深度学习的人脸检测等。2.研究基于OpenCV的人脸识别方法，包括特征脸方法、局部二值模式直方图方法等。3.研究基于OpenCV的人脸跟踪方法，包括基于Kalman滤波、粒子滤波等方法。4.设计并实现基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪系统，进行实验验证。三、研究方法本次研究采用以下方法进行：1.文献研究法，对人脸检测识别及跟踪领域内的最新研究成果进行综述和分析。2.算法实现法，使用OpenCV库实现人脸检测、识别和跟踪算法。3.实验验证法，设计并实现基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪系统，对其性能进行实验验证。四、研究成果本次研究的主要成果包括：1.基于OpenCV的人脸检测算法实现。2.基于OpenCV的人脸识别算法实现。3.基于OpenCV的人脸跟踪算法实现。4.基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪系统设计与实现，并进行实验验证。五、研究时间安排第1-2周：文献研究、了解OpenCV库的使用方法。第3-4周：实现基于Haar特征级联分类器的人脸检测算法。第5-6周：实现基于深度学习的人脸检测算法。第7-8周：实现特征脸方法的人脸识别算法。第9-10周：实现局部二值模式直方图方法的人脸识别算法。第11-12周：实现Kalman滤波和粒子滤波算法的人脸跟踪。第13-14周：设计并实现基于OpenCV的人脸检测识别及跟踪系统。第15周：实验验证。第16周：写论文。六、参考文献1.ViolaP,JonesM.Robustreal-timefacedetection［C］//I.ComputerVisionandPatternRecognition,2004.CVPR2004.Proceedingsofthe2004IEEEComputerSocietyConferenceon.IEEE,2004:947-954.2.ChenJ,ShanS,HeC,etal.WLD:Arobustlocalimagedescriptor［C］//ComputerVision,2010IEEEConferenceon.IEEE,2010:2569-2576.3.KalalZ,MikolajczykK,MatasJ.Tracking-learning-detection［C］//2010IEEEInternationalConferenceonImageProcessing.IEEE,2010:1257-1260.4.BradskiG.Computervisionfacetrackingforuseinaperceptual