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彩色图像的面部检测与跟踪技术研究的任务书

一、项目背景

随着计算机视觉技术的不断发展，面部检测与跟踪已经成为计算机视觉领域的重要研究方向。其中，彩色图像的面部检测与跟踪技术是应用最为广泛的，具有非常重要的应用价值。比如，在人机交互、面部表情分析、人脸识别、虚拟现实等领域都有着广泛的应用。

二、研究目标

本项目旨在研究彩色图像的面部检测与跟踪技术，主要任务包括以下方面：

1.研究彩色图像中面部检测的基本算法，包括Haar特征、LBP特征、HOG特征等，同时比较不同特征的性能。

2.对于检测到的面部区域，需要进行跟踪处理，以保持对面部的连续跟踪。

3.针对不同的应用场景和光照条件进行实验，测试算法的性能表现。

4.将算法实现到应用程序中，实现对实时数据流的面部检测与跟踪。

三、研究内容

1.面部检测算法研究。研究Haar特征、LBP特征、HOG特征等经典算法，在不同的关键参数下分析算法的性能。同时，结合深度学习的思想，研究基于卷积神经网络的面部检测算法，提高面部检测的准确率。

2.面部跟踪算法研究。在面部检测的基础上，采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对面部进行跟踪，实现面部在视频中的连续跟踪。

3.复杂应用场景下的性能测试。在多种不同的应用场景下，比如不同的姿态、表情、光照条件等，对算法进行性能测试，评估算法的可靠性和准确性。

4.实时应用系统开发。将实验结果应用到实时数据流中，开发出具有实际应用价值的面部检测与跟踪系统。

四、研究方案

1.收集面部图像数据，建立面部图像数据库。数据集应包括不同种族、不同性别、不同年龄段、不同光照条件的面部图像。

2.研究面部检测算法。对Haar特征、LBP特征、HOG特征等经典算法进行实现并进行实验测试，对比实验结果，选择最适合本项目需求的算法。

3.研究面部跟踪算法。采用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法对面部进行跟踪，并对跟踪结果进行性能测试。

4.实现算法，并应用到实时数据流中。对实验结果进行性能测试，评估应用系统的效果。

五、预期成果

1.完成面部检测与跟踪技术的研究，建立可靠实用的面部检测与跟踪系统。

2.发表相关论文，扩大研究成果的影响力。

3.项目成果可用于人机交互、面部表情分析、人脸识别、虚拟现实等领域，具有广泛的应用价值。