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基于孪生卷积神经网络的半监督表情强度估计算法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着计算机视觉技术的发展，表情识别在智能交互、虚拟人物等方面有着广泛的应用。表情强度估计是表情识别的一个重要分支，目的是确定被观察者在表达某种情感时的强度程度。表情强度估计的成功应用在情感识别、人机交互、虚拟现实、生物医学领域等方面，可以为临床心理治疗和日常生活中的情感交流提供帮助。但与情感分类和情感识别相比，表情强度估计更加具有挑战性。主要包含以下难点：
（1）数据标注困难。情绪、情感的感受和表达具有个体差异性，而正负和强度之间的差异也非常微妙。因此，标注自然情感表达数据中的强度是一个困难且耗时的任务。
（2）表情强度多样性。一个情感状态可以通过不同的表情强度进行表达，因此，一个表情强度估计问题，通常需要涉及从微弱到强烈的多个级别估计。
（3）特征提取难度。传统的机器学习方法对于脸部表情特征的提取具有很大的局限性，观测相对复杂的表情时，这些算法容易在前期特征提取的过程中失效。
针对以上问题，卷积神经网络作为一种强大的特征提取工具，可以自主地从原始图像中学习特征。特别是，孪生卷积神经网络模型通过将两个卷积神经网络分别应用于不同输入图像可以提取出不同的特征，同时又可以通过多个图像进行训练来保证模型的鲁棒性。因此，本文将采用孪生卷积神经网络来探讨表情强度估计的问题。
二、研究内容及方法
本文研究的是基于孪生卷积神经网络的半监督表情强度估计算法。研究流程如下：
（1）数据集预处理。本文使用ADE20K数据集。对于每个验证和测试样本，会有10个标注者来对这张图片产生表情估算模型的特征向量。
（2）卷积神经网络模型的设计。本文采用一个由两个相似的卷积神经网络构成的孪生模型，输入为同一张图片，其中每个网络均包含6个卷积层、3个池化层、3个全连接层和一个输出层，其中卷积层和池化层采用ReLU激活函数。
（3）表情强度估计算法设计。本文采用半监督学习方法，从ADE20K数据集中随机选择1%的数据用于有监督训练，在其中65%的数据存在真实标签，其余的采用模型产生的强度值作为标签进行训练。
（4）模型的训练和测试。本文使用交叉熵损失函数，在GPU加速模型训练的同时，探讨在不同的初始条件下模型训练的效果。本文还采用了现有表情强度估计算法，如基于辅助学习的监督和半监督学习方法，与本文提出的算法进行比较。
三、研究意义
本文的主要贡献在于提出了一种基于半监督学习的表情强度估计算法，可以在数据标注困难的情况下，获得较好的表现。同时，本文还在度量衡量的基础上比较了不同算法模型的性能。实验结果证明，本文提出的算法在准确性和鲁棒性方面具有更好的表现，具有一定的实用价值。
四、可能存在的问题
本文存在一些需要解决的问题，如在数据集的标注和收集方面，需要更加详细清晰、准确。另外，本文采用的半监督学习方法还需要更加深入的研究和优化，以获得更好的表现。
五、论文结构
本文将从前言、文献综述、研究所采用的方法、对所得结果和方法的改进，论文的贡献及其拓展和进一步的发展，总结等几个部分详细介绍。这些部分将全面覆盖本文的研究内容、目的和创新点等。