基于卷积神经网络的面部表情识别算法及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

面部表情是人类表达情感的重要方式之一，在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用价值。

自动面部表情识别(fer)旨在赋予计算机系统识别和理解人类情感的能力，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

本选题研究旨在利用深度学习技术，特别是卷积神经网络(cnn)，开发高效、鲁棒的面部表情识别算法。

2. 本选题国内外研究状况综述

面部表情识别技术发展至今，经历了从传统方法到深度学习方法的转变。

传统方法主要依赖于手工设计的特征，如gabor特征、lbp特征等，并结合分类器进行识别。

然而，这些方法易受光照、姿态、遮挡等因素影响，识别效果有限。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

1.研究背景及意义:介绍面部表情识别的研究背景、应用领域和研究意义，阐述本研究的目的和目标。

2.面部表情识别研究现状:概述面部表情识别的发展历程，分析传统方法和基于深度学习方法的优缺点，并对国内外研究现状进行综述。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展：1.文献调研与分析:收集并阅读面部表情识别、卷积神经网络、深度学习等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术路线。

2.数据集选择与预处理:选择合适的公开面部表情数据集(如ck ,fer2013)，并对原始数据进行预处理，包括人脸检测与对齐、图像大小归一化、光照归一化等，以提高数据质量。

3.卷积神经网络模型构建:基于深度学习框架(如tensorflow,pytorch)，构建适合面部表情识别的cnn模型，包括设计卷积层、池化层、全连接层等网络结构，选择合适的激活函数和优化算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.轻量级卷积神经网络的设计:针对移动设备和嵌入式系统资源有限的特点，设计轻量级cnn模型，以减少模型参数量和计算复杂度，提高识别速度，并保持较高的识别精度。

2.多特征融合策略:结合面部表情识别的特点，探索多特征融合策略，例如将面部关键点信息、局部纹理特征等与cnn特征进行融合，以提高模型的鲁棒性和识别精度。

3.跨数据库的面部表情识别:研究跨数据库的面部表情识别问题，探索迁移学习、领域自适应等方法，提高模型在不同数据集上的泛化能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 邓俊,常发亮.基于深度学习的人脸表情识别综述[j].计算机工程与应用,2021,57(13):1-12.

2. 李颖,张艳宁.基于深度卷积神经网络的面部表情识别算法[j].计算机工程与应用,2021,57(01):157-163.

3. 赵恒博,王忠民,王晓华.基于注意力机制与深度学习的面部表情识别方法[j].计算机工程与应用,2021,57(15):153-159.