基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法研究的開題報告_第1頁
基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法研究的開題報告_第2頁
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基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法研究的開題報告1.研究目的本文旨在研究基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法,探究其在人臉表情識別方面的應(yīng)用,提高人臉識別的準(zhǔn)確度和實時性。具體研究內(nèi)容如下:(1)分析現(xiàn)有的人臉表情識別算法的優(yōu)缺點,歸納其特點。(2)研究流形學(xué)習(xí)算法的原理,探究其在人臉表情識別中的應(yīng)用。(3)設(shè)計基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法,實現(xiàn)人臉表情識別的自動化和實時化。(4)實驗驗證研究成果,比較流形學(xué)習(xí)算法與其他常用算法在人臉表情識別的準(zhǔn)確度和實時性上的差異。2.研究意義人臉識別技術(shù)是計算機視覺領(lǐng)域的重要研究方向,其應(yīng)用范圍非常廣泛。其中,人臉表情識別技術(shù)在安防監(jiān)控、智能家居、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。目前,現(xiàn)有的人臉表情識別算法存在著準(zhǔn)確度不高、實時性差等問題。因此,研究一種新的人臉表情識別算法,可以有效提高人臉識別的準(zhǔn)確度和實時性。而基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法能夠通過降維的方式有效提取特征信息,從而達(dá)到提高人臉識別準(zhǔn)確度和實時性的目的。3.研究方法(1)文獻(xiàn)綜述法:綜合現(xiàn)有文獻(xiàn),分析和總結(jié)已有的研究成果,并指出其不足之處,為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)和方向。(2)算法設(shè)計方法:設(shè)計基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法,包括數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計等方面。(3)實驗驗證方法:對比不同算法在人臉表情識別方面的效果,使用FER(面部表情識別)數(shù)據(jù)集、AffectNet數(shù)據(jù)集等實現(xiàn)研究成果的實驗驗證。4.研究內(nèi)容(1)人臉表情識別技術(shù)的研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢;(2)流形學(xué)習(xí)算法的原理、分類及應(yīng)用;(3)基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法的設(shè)計與實現(xiàn);(4)基于不同數(shù)據(jù)集的實驗驗證及與現(xiàn)有算法的對比。5.預(yù)期成果(1)提出一種基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識別算法,實現(xiàn)對不同人臉表情的自動化分類和實時識別;(2)探討不同算法在人臉表情識別中的優(yōu)缺點,提高人臉識別的準(zhǔn)確度和實時性;(3)為人臉識別技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和研究方向。6.參考文獻(xiàn)[1]ShanC,GongS,McOwanPW:FacialexpressionrecognitionbasedonLocalBinaryPatterns:Acomprehensivestudy,Imageandvisioncomputing,2009,27(6):803-816.[2]DongX,SuY,HuangL,etal.:Acomprehensivesurveyonfacialexpressionrecognition,JournalofArtificialIntelligence,2018,1(1):45-59.[3]BerrettiS,PalaP,DelBimboA:3Dfacialexpressionrecognitionusingsimultaneouslyacquired3Ddataandtime-of-flight,PatternRecognition,2010,43(6):1866-1879.[4]ShiZ,TaoD:ProbabilisticlineardiscriminantanalysisontheRiemannianmanifoldofsymmetricpositivedefinitematrices,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2012,34(2):223-228.[5]AhmedW,MuhammadIF,KhanAM,etal.:ASurveyonManifoldLearningforVisual

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