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全局和局部特征融合的人脸表情识别研究的任务书
任务书：
任务名称：全局和局部特征融合的人脸表情识别研究
任务背景：
人脸表情识别是计算机视觉领域的一个热门研究方向。它在人机交互、智能安防、心理研究等领域都有着广泛的应用，因此，该方向的研究一直备受关注。人脸表情识别的主要任务是根据输入的人脸图像或视频，实现对人的表情状态的识别。然而，实际应用中，由于面部表情的纹理变化以及人脸姿态、光照等因素的干扰，人脸表情识别仍然面临严峻的挑战。
在目前的研究工作中，全局特征和局部特征都被广泛应用于人脸表情识别任务中。其中全局特征通常使用整个人脸图像的特征来表示表情，能够传达面部表情的整体情感信息；而局部特征则主要关注人脸的某些特定区域，例如嘴巴、眼睛、眉毛等，能够更准确地捕捉表情细节。
然而，由于全局和局部特征的表现形式不同，传统的特征融合方法可能无法实现全局和局部信息的完美结合，导致识别效果不如预期，因此，如何高效融合全局和局部特征是人脸表情识别研究的一个重要方向。
任务目标：
本任务的主要目标是将全局和局部特征结合起来，实现高效的人脸表情识别。具体包括以下子任务：
1.设计合适的特征表示方法：通过分析人脸表情的特点，扩展现有的特征描述方法，实现对全局和局部特征的表现。
2.建立适合的模型框架：利用深度学习的方法，建立适合融合全局和局部特征的模型框架。考虑使用卷积神经网络（CNN）等模型。
3.实现系统化评估：通过公共数据集或自建数据集，对系统进行全面的测试和评估，并与现有的方法进行对比，以评估新方法的优劣性。
任务步骤：
1.确定任务目标和需求，并评估研究难度和可行性。
2.收集并整理相关文献，了解现有研究方法和成果。
3.设计特征表示方法，对全局和局部特征进行拓展和调整，使它们能够更好地被模型提取和融合。
4.建立模型框架，应用深度学习技术融合全局和局部特征。
5.实验测试和结果分析，对模型进行训练，测试和优化，及时总结和解决实验存在的问题。
6.撰写课题研究报告，并在学术会议或期刊上发表论文。
任务进度：
任务起止时间：2022年3月1日~2023年8月31日
任务分阶段实施，具体如下：
第一阶段：2022年3月1日~2022年9月30日
任务目标：确定任务目标、收集文献并进行阅读归纳，确定研究思路和理论基础。
第二阶段：2022年9月1日~2023年4月30日
任务目标：设计特征表示方法、建立模型，并完成初步的实验测试。
第三阶段：2023年5月1日~2023年8月31日
任务目标：完成对实验结果的总结和分析，完成研究报告，并提交学术会议或期刊发表论文。
任务资源：
实验数据集：自建或公共数据集。
开发环境：Python，Tensorflow、PyTorch等深度学习框架。
其他资源：研究所提供计算机及其他成果需求。
任务预期成果：
1.提出一种高效的全局和局部特征融合方法，可以有效识别人脸表情。
2.在公共数据集或自建数据集上进行测试，证明所提出的方法的有效性。
3.撰写课题研究报告，生成包含可复现的实验结果、新方法的概述、设计突出和结论的完整的学术论文。
总之，本次任务的主要目的是提出一种融合全局和局部特征的人脸表情识别方法，并通过对实验结果的研究和分析，证明所提出的方法的有效性，为相关领域的研究和应用提供更加准确、高效的技术支持。