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视频关键帧提取及人脸表情识别的中期报告
一、研究背景
随着互联网的发展，视频数据的规模与数量不断增加，如果仅依靠人工处理，显然是一种低效且费时费力的方式，因此如何实现视频特征的自动提取，成为了计算机视觉领域的一个热点研究问题。常用的视频特征包括音频特征、视频关键帧、人脸表情等。本研究将重点关注视频关键帧的提取及人脸表情识别。
二、研究内容及方法
1.视频关键帧提取
针对视频中的大量帧数据，我们需要从中提取出能够较好地描述视频特征的关键帧。本研究采用的方法为基于帧间差分法的视频关键帧提取方法。即先计算相邻两帧之间的差分，然后对于差分值大于设定阈值的帧进行筛选，最后取这些帧作为关键帧。该方法易于实现且计算速度较快，但需要考虑到设定阈值的选择对关键帧提取的影响。
2.人脸表情识别
人脸表情是人类交流中重要的非语言信号，能够获得较高的可信度和用户满意度。本研究采用的方法为基于深度学习的人脸表情识别方法。即先利用深度卷积神经网络进行特征提取，然后通过softmax分类器实现对表情的识别。该方法在识别准确率方面具有较好的表现，但需要大量的训练数据和计算资源。
三、期望成果
本研究旨在实现视频关键帧提取及人脸表情识别技术的自动化处理，提高视频数据处理的效率和精度。我们期望能够实现如下成果：
1.视频关键帧提取算法的优化，提高关键帧的筛选准确率。
2.人脸表情识别模型的优化，提高对复杂表情的识别效果。
3.实现基于视频特征的自动识别与分类功能，比如基于表情特征的视频情感分类等。