基于神经网络的表情识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

表情是人类传递情感信息的重要途径，在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有重要的应用价值。

自动化的表情识别技术旨在使计算机能够像人类一样理解和识别情感，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

本选题研究的目的是探索和开发基于神经网络的表情识别方法，旨在提高表情识别的准确率、鲁棒性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

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演变。

早期研究主要集中于利用人工设计的特征进行表情识别，例如gabor特征、局部二值模式（lbp）等。

然而，这些方法通常需要依赖于先验知识，且对光照、姿态等变化较为敏感。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题主要研究内容包括：
1.深入研究不同类型神经网络在表情识别任务上的性能表现，包括卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等。

2.针对现有神经网络模型在表情识别中存在的问题，探索和提出改进方案，例如：-设计更深、更复杂的网络结构以提高模型的表达能力。

-引入注意力机制以增强模型对关键特征的关注度。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研与综述:对表情识别、神经网络等相关领域的国内外研究现状进行系统性的调研和分析，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据集选择与分析:选择合适的公开表情识别数据集作为实验数据，并对数据集进行分析，了解其特点和难点，为后续模型设计提供依据。

3.神经网络模型构建:选择合适的神经网络模型作为基础模型，并根据表情识别任务的特点进行改进和优化，例如：-探索不同网络结构对表情识别性能的影响，设计更深、更复杂的网络结构。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.改进的神经网络模型:针对现有神经网络模型在表情识别中存在的问题，探索和提出改进方案，例如设计更深、更复杂的网络结构，引入注意力机制，采用多任务学习策略等，以提高模型的准确率、鲁棒性和泛化能力。

2.多模态表情识别探索:传统的基于人脸图像的表情识别方法容易受到光照、姿态等因素的影响。

本研究将探索多模态表情识别方法，例如结合人脸图像、语音、生理信号等多模态信息进行表情识别，以提高识别系统的鲁棒性和可靠性。

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.邓伟. 基于深度学习的表情识别研究进展[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 1-13.

2.李静, 刘青山, 杨成. 基于卷积神经网络的面部表情识别[j]. 计算机应用, 2019, 39(12): 3020-3026.

3.张亚萌, 王映辉, 彭进业, 等. 基于深度学习的表情识别研究综述[j]. 计算机科学, 2020, 47(3): 1-11.