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基于交互式进化计算的虚拟表情建模的任务书
任务名称：基于交互式进化计算的虚拟表情建模
任务简介：本任务旨在利用交互式进化计算的方法，构建一个基于人脸表情的虚拟表情建模系统，可根据不同的情感需求，自动生成对应的表情。
任务背景：虚拟表情是一种非常重要的娱乐形式，在游戏、虚拟现实等领域都有广泛应用。当前的虚拟表情技术多以手动绘制的方式实现，制作成本较高，且缺乏个性化，无法满足不同用户的需求。为此，开发一种自动生成虚拟表情的系统非常有必要。
任务目标：本任务旨在开发一套能够根据用户的情感需求，自动生成个性化虚拟表情的系统。具体目标包括：
1.基于进化计算的算法开发，实现自动生成虚拟表情的功能。
2.基于人脸表情的数据集进行训练，构建适合进化计算的表情模型。
3.根据用户输入的情感需求，自动为用户生成对应的个性化虚拟表情。
4.开发可视化界面，供用户交互操作并查看虚拟表情效果。
任务流程：
1.准备人脸表情数据集，包括不同情感下的面部表情。
2.设计基于遗传算法的表情进化模型，并利用数据集进行模型训练。
3.开发虚拟表情生成模块，根据用户情感需求和已训练好的模型生成个性化的虚拟表情。
4.开发交互界面，供用户进行输入和输出交互，并提供虚拟表情预览和导出功能。
任务评估标准：
1.生成的虚拟表情应具备良好的真实感和个性化。
2.开发的虚拟表情生成模块应能够稳定、快速地响应用户需求。
3.开发的用户交互界面应友好、易用。
4.模型训练时间和模型复杂度不应过大。
参考文献：
1.George,J.,&Rajesh,R.(2019).Evolutionaryalgorithmandactiveshapemodelforfacialexpressionrecognition.InternationalJournalofInteractiveMultimediaandArtificialIntelligence,5(6),10-15.
2.Silveira,R.M.,&daGamaLeitão,G.(2019).Facialexpressionrecognitionbasedongeneticalgorithmsandconvolutionalneuralnetworks.PatternRecognitionLetters,116,170-177.
3.Wang,X.,Zhao,R.,&Xu,Y.(2020).Personalizedfacialexpressionsynthesisusinggenerativeadversarialnetworkandfaciallandmarkfeatures.Neurocomputing,395,216-224.