基于视觉显著性的显著区域提取方法及其应用研究的任务书.docx

基于视觉显著性的显著区域提取方法及其应用研究的任务书
任务书
任务名称：基于视觉显著性的显著区域提取方法及其应用研究
任务目的：
本任务旨在研究基于视觉显著性的显著区域提取方法，利用计算机视觉技术，对图像中的显著区域进行提取，达到图像分析、图像理解及其它应用的目的。通过本任务的研究，可以掌握基于视觉显著性的显著区域提取方法，并熟练应用其结果实现构建多种计算机视觉应用。
任务要求：
1.对基于视觉显著性的显著区域提取方法进行深入研究，包括相关概念、发展历程、算法原理等方面的知识，掌握现有显著区域提取方法的优缺点和适应场景。
2.采用Python等计算机语言实现一种基于视觉显著性的显著区域提取方法，并且进行实验验证，并具备对实验结果进行分析的能力。
3.应用得到的显著区域提取结果，在人脸识别、图像检索、目标跟踪、图像增强等实际应用场景进行应用研究。
4.结合实际项目应用需求，提出相关改进和优化方案，改善提取效果。
任务方案：
1.首先进行显著区域提取方法的概念介绍和基本原理分析，并学习最新相关的研究进展和成果，包括目前主流的显著区域提取方法及其评估方法。
2.分析现有的显著区域提取方法在算法耗时、准确度、适用场景方面的优缺点，并结合实际应用需求确定采用何种方法，并以此为基础，深入研究改进该方法。
3.根据所选定的方法，对其进行Python语言实现，并对其进行实验验证，比较不同算法在准确度、计算时间等方面的差异，并对实验结果进行分析总结。
4.应用得到的显著区域提取算法，在人脸识别、图像检索、目标跟踪、图像增强等实际应用场景进行研究，并通过与其他方法的比较，探究其适用性和实际效果。
5.针对实际应用中出现的问题，提出修改或改进显著区域提取方法的方案，并进行实验验证，以达到提高算法效率和准确性的目的。
任务计划：
1.第一周：熟悉任务内容，了解基于视觉显著性的显著区域提取方法，学习计算机视觉基础知识。
2.第二周：深入研究现有的显著区域提取方法，学习相关评估指标和数据集。
3.第三周：确定采用何种显著区域提取方法，研究改进和优化该方法。
4.第四周：开始进行Python语言实现，调试和测试算法，解决出现的问题。
5.第五周：实验验证，并对实验结果进行分析和总结，准备实验报告。
6.第六周：应用得到的显著区域提取算法，研究其在人脸识别、图像检索、目标跟踪、图像增强等实际应用场景中的效果。
7.第七周：分析出现的问题，并提出改进和优化的方案，进行实验验证。
8.第八周：撰写任务报告。
任务成果：
1.独立完成具有实际应用价值的基于视觉显著性的显著区域提取算法，并能进行实验验证。
2.针对具体应用场景，提出改进和优化方案，并验证其改进效果。
3.熟练掌握计算机视觉领域的相关知识和实际应用技能。
4.完成一篇包含算法原理、实验数据和分析、应用案例等方面的任务报告。