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人脸表情自动提取与跟踪技术研究的中期报告
本中期报告旨在介绍人脸表情自动提取与跟踪技术的研究进展，并提出下一步研究计划。
1.研究背景与意义
人类面部表情是人类交流和情感表达的重要手段之一。因此，如何实现自动化地从图像或视频中识别并跟踪人脸表情，对于促进计算机视觉、人机交互等领域的应用具有重要意义。
2.研究现状
目前已有许多关于人脸表情自动识别的研究，主要分为基于特征分类和基于深度学习的方法。特征分类方法主要是通过对图像中的像素进行特征提取和分类，从而得到人脸表情的分类结果。而深度学习方法则是通过训练神经网络，使其能够直接从原始图像中学习人脸表情特征和分类。
对于人脸表情跟踪的研究，目前主要是利用OpenCV等图像处理工具对图像中的人脸进行追踪，但该方法存在精度不高、对光照、角度等条件敏感等问题。
3.研究计划
本研究计划基于DeepFace、OpenCV等工具，结合人脸图像和视频数据集，分别进行人脸表情自动提取和跟踪的研究，包括以下步骤：
（1）数据集的获取与处理：搜集包含人脸表情的图像和视频数据集，并进行预处理和标记；
（2）人脸表情特征提取：基于DeepFace模型，对人脸图像进行特征提取和分类，实现自动化识别不同表情的功能；
（3）人脸表情跟踪：基于OpenCV等工具，对视频中的人脸进行跟踪，并实现自动化提取和识别不同表情的功能；
（4）系统性能测试和优化：对系统进行性能测试，并针对测试结果和实际应用场景进行系统优化和改进。
4.结论
本报告介绍了人脸表情自动提取与跟踪技术研究的现状和未来研究计划。未来的研究目标是进一步提升人脸表情自动提取和跟踪的精度和效率，以实现更广泛的应用场景。