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基于光流和多HSMMs的容忍遮挡的面部表情识别的中期报告
概述：
本中期报告的目标是介绍基于光流和多HSMMs的容忍遮挡的面部表情识别的研究进展。该方法旨在解决面部表情识别中常见的困难，例如遮挡和光照变化。光流和HSMMs是使用的两种技术，它们具有不同的功能和优点，可以帮助解决这些难题。
光流是一种用于跟踪物体间像素的技术，可以帮助我们识别面部表情中的动态变化。HSMMs是一种用于状态建模的技术，可以帮助我们处理动态和静态的特征，并容忍遮挡。
研究进展：
在本研究的前期工作中，我们使用了光流来跟踪面部表情中的动态变化，并使用PCA进行特征提取和降维。然而，仍然存在一些问题，例如遮挡和光照变化会导致特征和分类器的性能下降。因此，我们引入了多个HSMMs来容忍这些问题，并使用随机森林进行分类。
目前，我们已经设计了从视频中提取面部表情序列的算法，并使用了预处理步骤来减少光照变化对分类器性能的影响。我们还在推理和训练过程中使用多个HSMMs，以容忍遮挡和静态特征。接下来，我们计划使用交叉验证来评估所提出的方法，并进行与其他现有方法的比较。
未来工作：
在接下来的工作中，我们将继续完善提出的方法，并对其进行评估和比较。具体来说，我们将实现用于计算光流和HSMMs的软件库，并对算法进行优化，以提高分类性能和减少计算成本。我们还将进行更广泛的实验和分析，以验证所提出的方法对光照变化和遮挡的容忍性，并与其他现有方法进行比较。最后，我们将探索将此方法与其他相关任务进行集成，例如情感识别和行为识别。