一、项目简介
如何让计算机去理解我们眼中的世界，一直是人工智能、深度学习最重要和最前沿的方向。而人脸识别，又是图像识别中最热门、最有研究和应用价值的技术。本实验将详解人脸识别方面的经典算法和最新研究成果，这些算法和成果中包括了模式识别、机器学习中的空间变换、聚类分析、分类器设计、优化问题求解等多种基础技术。
本课程将一方面以科研人员的角度去剖析算法的理论基础、创新规律和发展脉络，以实例为基础带领大家学会如何开展研究工作；另一方面以开发人员的角度去讲解算法的具体实现和优化方式，通过渐进式实验操作引导大家完成真实能用的人脸识别系统。
二、项目基本信息
项目地点：北京 中关村
关联专业：计算机、自动化
实习成果：推荐信+实验报告
录取标准：简历审核+电话面试 注：学生需具有一定编程基础
导师简介：中国知名科研院所副研究员，博士。研究领域：深度学习在图像识别领域中的应用。
三、项目日期
第一阶段：2 周预习 1.13-1.20 了解项目背景(6 小时左右，学生自己安排时间)；
第二阶段：1 周实地实习 1.27-1.31 每天 9:00-16:30；
第三阶段：2 周远程辅导 2.1-2.15 完成实验报告(6 小时左右，学生自己安排时间)；
注：远程辅导是指导师利用邮件、QQ 等进行任务布置、讲解和答疑。每周导师与学生沟通2次，具体时间可根据学生情况灵活安排。
四、项目内容
| 时间 | 内容 |
| 1.13-1.20 | 2周远程辅导：了解项目背景、文献阅读、编程训练。 |
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1.27-1.31 每天9:00-16:30 |
Day1: 图像基本 技术 图像基本变换 直方图技术 Project 1：对图像进行颜色/梯度直方图表示 |
| Day2: 图像表示技术 局部特征技术-原理与算法 空间变换技术-原理与算法 Project 2：实现LBP特征算法和PCA降维算法 |
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| Day3: 模式识别技术 分类技术-原理与算法 聚类技术-原理与算法 Project 3：实现线性分类器和kmeans聚类算法 |
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| Day4:相似度度量技术 距离度量-原理与算法 查询技术-原理与算法 大实验：人脸识别系统设计与实现 |
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| Day5:如何做研究？——进一步优化你的人脸识别系统 数学原理：目标函数设计与优化问题求解 编程实现：自动学习出最优解 前沿成果：深度学习技术原理与进展 大实验：人脸识别系统设计与实现 |
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| 2.1-2.15 | 2周远程辅导：完成实验剩余部分 1.加入人脸检测技术,让你的人脸识别系统应用更广泛。 2.加入最新研究成果（可选），例如orb特征、svm分类器、ANN查询、深度学习等，使你的人脸识别系统达到领先水准。 |
五、报名方式
咨询电话：010-5795-2000
地址：北京市海淀区中关村丹棱街3号中国电子大厦B座15层
