Kinect环境下的面部表情识别应用研究的任务书.docx

Kinect环境下的面部表情识别应用研究的任务书
任务书：Kinect环境下的面部表情识别应用研究
一、研究背景和意义
随着科技的进步和人们对智能体验的需求增加，人机交互技术越来越受到关注。其中，面部表情识别技术是人机交互中重要的一环。在游戏、虚拟现实、智能驾驶等领域中广泛应用，能够提高交互的流畅度和丰富度。
Kinect是微软公司推出的一款基于RGB-D传感器的智能硬件，主要用于人体姿态跟踪、语音识别和手势控制等方面。结合Kinect的面部表情识别技术，能够实现更加自然、精准的人机交互体验。
本研究的主要任务是探究Kinect环境下的面部表情识别技术，并开发针对该技术的应用系统。该研究的意义在于拓展人机交互技术的研究领域，提高智能应用的交互性和娱乐性。
二、研究内容
1.分析Kinect环境下的面部表情识别技术原理及优缺点；
2.收集面部表情数据集，使用机器学习算法建立面部表情识别模型；
3.基于Kinect硬件，用已建立的面部表情识别模型实现实时识别面部表情，并进行精度评估；
4.开发用于面部表情识别的应用系统，并进行用户体验测试。
三、研究方法
1.研究方法：文献研究法、实验法、系统开发法；
2.数据收集：收集表情变化和RGB-D视频数据，构建合适的表情数据集，进行数据预处理和标注；
3.面部表情识别模型：使用支持向量机（SVM）或者神经网络（CNN）等机器学习算法，构建面部表情识别模型，并使用不同的特征提取算法，如HOG、LBP等算法进行实验比较；
4.系统开发：使用C++或Python等编程语言，基于KinectSDK开发面部表情识别应用系统，提供用户友好的界面。
四、预期成果
1.发表1-2篇研究论文（一篇综述性文献，一篇实验研究论文）；
2.完成面部表情识别数据集的收集、处理和标注；
3.构建面部表情识别模型，并与现有算法进行比较；
4.实现Kinect环境下基于面部表情识别的交互应用系统，进行用户交互体验测试；
5.开发程序代码和相关技术文档，供其他研究者参考。
五、研究计划和预算
研究时间：约6个月
预算：20,000元（主要包括硬件设备、软件许可证、人员交通费用等）
六、任务分工
1.文献研究和数据集收集：1人；
2.面部表情识别模型的构建：2人；
3.应用系统的开发和测试：2人。
七、参考文献
1.Chen,Y.Ch.,Wang,S.J.,&Huang,J.C.(2019).AnefficientfacialexpressionrecognitionmethodviaasingleKinectRGBimage.FutureGenerationComputerSystems,99,309-320.
2.Qiu,Z.,Wu,B.,Lai,Y.K.,&Xu,X.(2015).AfacialexpressionrecognitionsystemusingKinectSensor.InternationalJournalofControlandAutomation,8(6),263-274.
3.Yang,H.,Li,C.,Yang,Q.,&Shan,S.(2019).LearningdiscriminativeCNNrepresentationsforKinect-basedfacialexpressionrecognition.IEEETransactionsonMultimedia,21(1),1-12.