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基于几何特征与表观特征融合的表情识别方法研究的中期报告
一、研究背景
表情识别技术已经被广泛使用在人机交互、安防等领域，而表情识别的精度和鲁棒性是影响技术应用的关键因素之一。目前，基于几何特征与表观特征融合的表情识别方法已经成为研究的热点，具有更高精度和更强鲁棒性的特点。本研究将基于此方向，探索更为有效的表情识别方法。
二、研究内容
本研究将着重分析并优化以下方面：
1.几何特征的提取方法：传统的几何特征主要是基于面部关键点的位置和形态进行提取，但是这种方法对于表情变化较大的人脸容易出现误差，因此，本研究将尝试基于深度学习的方法提取几何特征。
2.表观特征的提取方法：表观特征是指面部的纹理和颜色特征，传统的方法主要采用LBP、HOG等特征进行提取，但是这些特征对于表情变化较大的面部区域效果不佳，因此，本研究将尝试基于深度学习的方法提取表观特征。
3.特征融合方法的优化：由于几何特征和表观特征的表达形式不同，因此需要针对不同特征的方法进行融合，传统的方法主要是简单的拼接或加权求和，而本研究将尝试更为复杂的方法，如基于卷积神经网络的特征融合等。
三、研究计划
1.数据集的构建：本研究将选择目前主流的FER2013数据集进行实验，该数据集包含7种表情，共有35,887张丰富的表情图像。
2.几何特征提取方法的研究：本阶段将尝试使用深度学习方法提取几何特征，比较不同方法的效果，最终确定使用的方法。
3.表观特征提取方法的研究：本阶段将尝试使用深度学习方法提取表观特征，比较不同方法的效果，最终确定使用的方法。
4.特征融合方法的研究：本阶段将尝试不同的特征融合方法进行对比，最终确定使用的方法。
5.模型训练与测试：本阶段将使用上述方法进行模型训练与测试，比较不同方法的表情识别精度和鲁棒性，并进行分析。
四、研究意义
本研究将探索一种基于几何特征与表观特征融合的表情识别方法，对于提高表情识别的精度和鲁棒性具有积极意义。此外，该方法还可以应用到其他领域，如人体姿态识别、手势识别等方面。