基于多特征集成和分级分类的图像序列表情识别方法研究的任务书.docx

基于多特征集成和分级分类的图像序列表情识别方法研究的任务书
任务书概述：
本项目旨在研究一种基于多特征集成和分级分类的图像序列表情识别方法。该方法将多种特征集成起来，通过多级分类来实现图像序列中的表情识别。该研究可应用于人机交互、智能识别等领域。
任务目标：
1.研究和实现多种视觉特征提取方法，包括颜色、纹理、形状等特征。
2.设计和实现基于多特征集成的图像序列表情识别方法，通过综合多种特征，提高表情识别的精度和准确度。
3.设计和实现基于分级分类的表情识别方法，通过多级分类来提高分类准确度。
4.实现并测试所提出的图像序列表情识别方法，并与现有的一些表情识别方法进行对比分析。
任务要求：
1.研究所提出的图像序列表情识别方法，要求完整掌握相关的理论知识，并能灵活运用。
2.实现相关算法，编写相关程序，包括特征提取、特征集成、分类器的设计和训练等。
3.使用公共数据集进行测试，并分析和比较所提出的方法和其他现有的表情识别方法的表现。
4.撰写实验报告，包括研究背景、研究内容、实验步骤、实验结果、分析和讨论等相关内容。
5.研究组可以根据实验进展情况和任务要求适当调整具体实验内容。
参考文献：
1.LiY,DuS,TaoD.Multi-viewfacialexpressionrecognition.IEEETransactionsonCybernetics,2017,47(4):1005-1016.
2.WuK,ZhuZ,LiY,etal.Multi-levelandhybridmodelforfacialexpressionrecognition.MultimediaToolsandApplications,2017,76(23):23927-23947.
3.ChiZ,WangZ,ZhouX,etal.Towardscomplexfacialexpressionrecognitionviaintegratingfacialmovementsandappearanceinformation.PatternRecognition,2013,46(6):1672-1683.
4.LiM,LuS,ZhaoG,etal.Multi-viewfacialexpressionrecognitionbasedondeeplearning.IEEETransactionsonMultimedia,2017,19(12):2736-2745.