回到顶部

2019寒假学术科研思维实训营-计算机人脸检测、识别、跟踪研究

2019年2月12日 9:00 ~ 2019年2月19日 17:30

收起

活动票种
    付费活动,请选择票种
    展开活动详情

    活动内容收起

    一、项目名称:2019寒假学术科研思维实训营-计算机人脸检测、识别、跟踪研究

    二、项目简介:  

    视觉是人类从大自然中获取信息的主要手段。而人类获取视觉信息的主要途径

    来自于对图像的处理。人类的面部提供了大量视觉信息,计算机的多种感知输入通道,如人脸识别、口型识别、表情识别等,都建立在人脸的基础上。随着信息技术的发展以及应用需求的剧增,人脸检测,一作为人脸信息处理中的一项关键技术,日益成为一个热门的研究课题。人脸检测的目的是自动确定输入图像中是否存在人脸,并给出人脸的个数、位置、大小等参数。人脸跟踪则是要在图像序列中确定出各帧间人脸的对应关系,并在后续序列帧中跟踪出已定位人脸的运动轨迹。人脸识别是在人脸检测的基础上分析人脸的图像特征,进而确定人脸的身份特征。

    本研究课题适用于人工智能、图像识别、计算机、电子工程等研究和应用领域。

    三、项目说明:

    人脸是一类具有相当复杂的细节变化的自然结构目标,人脸器官的形状、尺寸、纹理、表情等变化复杂,难以用统一的模式加以描述,而人脸检测的实际应用环境也十分复杂,不同的成像条件、不确定的饰物及复杂的背景等均向人脸检测算法提出了苛刻的要求。同时,序列图像中运动场景的快速分割、人脸面部的非刚性运动、人脸自遮挡和目标之间互遮挡的处理等也为人脸的跟踪带来了一定的挑战,人脸的检测与跟踪技术涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识。并且目前大多系统都要求使用者固定在摄像机前的某一位置。然而人总是处于运动中的,尤其在信息交互过程中,对使用者的这种要求局限了系统的应用性。所以,如果能找到上述问题的解决方法,成功构造出实时高效的人脸跟踪与识别系统,将为解决其它类似的复杂模式的跟踪与识别提供重要的启示。因此,人脸跟踪与识别作为相关研究领域的关键技术,近年来已成为计算机视觉方面的一个重要研究课题及备受关注的前沿方向。

    四、项目导师团队:

    导师1:杨老师,助理研究员,中国著名科研院所科研人员,计算机视觉领域重要国际期刊和国际会议上发表论文10多篇,研究方向:目标检测、识别与跟踪,图像与视频处理、基于图象的建模和绘制、天体光谱自动识别等。

    导师2:吴老师,副研究员,中国著名科研院所科研人员,先后主持国家自然科学基金课题、院级重点研究项目;参编著作1部。研究方向:视觉监视,模式识别,机器学习、多视几何学、视觉定位与测量等。

    导师3:助教一名

     

    五、项目流程:项目时长7天

     

    第一阶段

    研究知识储备阶段

    (第1-2天)

    1、编程基础知识学习、机器视觉基础知识学习、计算机视觉框架学习(包括OpenCV等模型)基础开发语言学习(包括JAVA和python等)

    2、视觉中的局部特算法学习(包括特征检测,形状、方向梯度、色彩纹理特征等)

    3、实验数据了解和分析

    4、实验指标学习和分析(包括准确率、多样性)

    5、开发环境准备

    第二阶段

    算法模型选择和实验分析

    (第3-4天)

    1、基于特征分析的人脸检测方法

    2、基于统计的人脸检测方法

    3、改进型人脸检测方法-adaboost

    第三阶段

    基于人脸识别与跟踪算法的实验

    (第5-6天)

    1、基于区域的跟踪实验、基于变形模板的运动跟踪实验

    2、基于光流法的人脸跟踪实验

    3、基于特征点的跟踪实验

    4、算法选择和实验

    本实验环节视学生开发动手能力和算法模型掌握能力而设置,属于研究高级阶段。

    第四阶段

    数据补齐、撰写科研报告(第7天)

     

     

    第一阶段:研究知识储备阶段(第1-2天)

    1、编程基础知识学习、机器视觉基础知识学习、计算机视觉框架学习(包括OpenCV等模型)基础开发语言学习(包括JAVA和python等)

    2、视觉中的局部特算法学习(包括特征检测,形状、方向梯度、色彩纹理特征等)

    3、实验数据了解和分析

    4、实验指标学习和分析(包括准确率、多样性)

    5、开发环境准备

     

    第二阶段:算法模型选择和实验分析(第3-4天)

    1、基于特征分析的人脸检测方法

    2、基于统计的人脸检测方法

    3、改进型人脸检测方法-adaboost

     

    第三阶段:基于人脸识别与跟踪算法的实验(第5-6天)

    本实验环节视学生开发动手能力和算法模型掌握能力而设置,属于研究高级阶段。

    1、基于区域的跟踪实验、基于变形模板的运动跟踪实验

    2、基于光流法的人脸跟踪实验

    3、基于特征点的跟踪实验

    4、算法选择和实验

     

    第四阶段:数据补齐、撰写科研报告(第7天)

     

    六、项目收获:

    学科领域最匹配的科学导师,手把手进行课题指导与学术培养

    国内最先进的科研环境、实验条件及仪器设备体验机会

    包含但不限于领域、课题、方式、时间等的全方位定制服务

    科学研究的思维方法和独立科学研究的能力

    顶级科学家亲自签发的推荐信和科研项目报告

     

    七、项目适合人群:

    有计划申请国外TOP30名校留学的优秀高中及本科生

    有计划参加各种自然科学领域竞赛的优秀高中生

    有参加国内高校自主招生面试和综合素质测评的优秀高中生

    对自然科学领域有浓厚兴趣的优秀学生

    可根据特定需求的学生在不同学科领域进行定制化研究项目设计

     2019寒假学术科研思维实训营.png

    八、注意事项

    学生自备笔记本电脑

    参加本项目需要晚上6-8点上课,请合理安排时间。

    因腾教育微信(二维码版1) .jpg



    举报活动

    活动标签

    最近参与

    • huangjincai
      收藏

      (5年前)

    您还可能感兴趣

    您有任何问题,在这里提问!

    为营造良好网络环境,评价信息将在审核通过后显示,请规范用语。

    全部讨论

    还木有人评论,赶快抢个沙发!

    微信扫一扫

    分享此活动到朋友圈

    活动日历   03月
    26 27 28 29 1 2 3
    4 5 6 7 8 9 10
    11 12 13 14 15 16 17
    18 19 20 21 22 23 24
    25 26 27 28 29 30 31

    免费发布