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面向表情识别的动态ELM计算模型研究的任务书
任务书
任务名称：面向表情识别的动态ELM计算模型研究
任务目的：本任务旨在研究面向表情识别的动态极限学习机（ELM）计算模型，探索其在表情识别应用中的优势及可行性。
任务描述：随着现代社会的发展，人机交互越来越普及。在这个过程中，表情识别技术越来越重要。表情识别技术是指通过计算机自动检测人类表情，能够更准确地研究人类心理和行为，更好地服务于人类行为识别、心理障碍预测等应用。
极限学习机（ELM）是一种新型的人工神经网络，其具有快速、简单、准确等特点。与传统人工神经网络相比，ELM模型具有更快的训练速度和更小的模型复杂度，但在面对非静态场景时，ELM模型的计算效率和准确性还需要进一步提升。
本任务的目标是研究面向表情识别的动态ELM计算模型，探索其在表情识别应用中的优势及可行性。具体任务流程和步骤如下：
1.收集表情识别数据集：收集表情识别常用数据集，如FER-2013，AffectNet等，并在这些数据集上进行数据预处理和数据分析，以确保数据的质量和可用性。
2.研究动态ELM计算模型：探索ELM计算模型在面对动态场景时的问题，借鉴已有的研究成果，设计动态ELM计算模型，并开展相关的实验研究，以验证其可行性和优越性。
3.实现表情识别算法：基于动态ELM计算模型，实现表情识别算法，并在常用的表情识别数据集上进行测试，评估算法的准确性和计算效率。
4.优化算法性能：对表情识别算法进行优化，以提高其准确性和计算效率。
5.编写研究报告：撰写研究报告，总结本任务的研究成果，包括动态ELM计算模型的设计与实现、表情识别算法的实现和优化等，并提出下一步研究方向和实践应用建议。
任务成果要求：本任务完成后，需要提交研究报告，报告内容应涵盖以下方面：
1.数据预处理与分析：对收集的表情识别常用数据集进行预处理和分析，以确保数据的质量和可用性。
2.动态ELM计算模型设计与研究：提出动态ELM计算模型，开展相关实验研究，以验证其可行性和优越性。
3.表情识别算法实现与优化：基于动态ELM计算模型，实现表情识别算法，并对算法进行优化。
4.研究报告：撰写研究报告，总结本任务的研究成果，并提出下一步研究方向和实践应用建议。
任务所需资源：本任务所需资源包括计算机、数据集、相关研究文献等。
任务完成周期：本任务的完成周期为6个月。
任务评估指标：本任务的评估指标主要包括数据处理和分析的准确性，动态ELM计算模型的准确性和计算效率，表情识别算法的准确性和计算效率等。
任务负责人：本任务的负责人为XXX，负责任务计划的制定、任务进度的监控和任务成果的评估等工作。
参考文献：
1.HuangG.B.etal.Extremelearningmachine:theoryandapplications.Neurocomputing,2006,70(1-3):489–501.
2.LiFetal.Anoveldynamicextremelearningmachinefordatastreams.Neurocomputing,2019,325:22-30.
3.Chawla,N.V.,Bowyer,K.W.,Hall,L.O.etal.SMOTE:syntheticminorityover-samplingtechnique.LNM,2002,283–293.