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面部表情识别研究面部表情识别研究摘要:面部表情是人类日常社交中非常重要的一种信息传递方式。近年来,面部表情识别技术的快速发展,尤其是基于深度学习的方法,极大地促进了面部表情识别研究的进展。本论文综述了面部表情识别的现状和挑战,并介绍了常用的面部表情数据集和评估指标。然后,详细审查了基于深度学习的面部表情识别方法,包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等。接着,讨论了面部表情识别在不同应用领域中的应用,例如人机交互、情感识别和健康监测等。最后,提出了面部表情识别研究的应用前景和可能的研究方向。1
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO面部表情识别算法的定义和作用面部表情识别算法的分类面部表情识别算法的应用场景PARTTHREE国内外研究现状当前研究存在的问题和挑战未来研究方向和展望PARTFOUR图像采集与预处理特征提取与选择分类器设计与优化实时性能优化PARTFIVE实验数据集介绍实验过程与方法实验结果及分析与其他算法的比较PARTSIX在人机交互中的应用在机器人领域的应用在医疗领域的应用在安全领域的应用PARTSEVEN研究成果总结对未来研究的建议和展望THANKYOU