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基于情感几何特征和支持向量机的人脸表情识别研究的任务书
任务书
一、课题背景
人脸表情识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其应用范围包括情感计算、智能交互、虚拟现实等多个领域。目前，人脸表情识别技术已经被广泛应用于安防领域、游戏娱乐、医疗辅助等领域。
利用计算机进行人脸表情识别需要先对人脸进行特征提取和表达，目前大多数方法都是采用基于特征的方法进行表情识别，如LBP、HOG等。但是这些方法在处理复杂表情时会出现误判的问题，同时也无法充分利用人脸表情特征的空间分布、方向和形状等信息。
情感几何特征在人脸表情识别中具有很好的表现，它能够有效地提高表情识别的准确率。支持向量机是一种常用的人脸表情分类算法，它具有分类效果好、训练时间短等优点。因此，利用情感几何特征和支持向量机进行人脸表情识别有着重要的研究价值。
二、研究目的
本次研究旨在探究采用情感几何特征和支持向量机进行人脸表情识别的方法和实现方案，提高人脸表情识别的准确性和鲁棒性。具体目标如下：
1.研究情感几何特征在人脸表情识别中的应用，探究情感空间的相关概念和计算方法；
2.设计情感几何特征提取算法，实现对人脸表情的特征描述和表达；
3.利用支持向量机进行人脸表情分类，探究支持向量机的相关概念和实现方法；
4.对算法进行实验验证，评估其性能指标和优化方案，提高其表情识别准确率和鲁棒性。
三、研究内容
1.情感几何特征的研究
（1）研究人脸表情的情感几何特征，包括情感空间、情感轴、情感坐标等概念的理解和计算方法。
（2）探究情感空间的相关性质和计算方法，进一步了解情感几何特征的表达方式和提取方式。
2.情感几何特征提取算法
（1）设计情感几何特征提取算法，包括计算情感坐标、情感轴和情感空间，实现对人脸表情的特征描述和表达。
（2）对算法进行实现和优化，提高计算速度和准确性。
3.支持向量机的实现
（1）研究支持向量机在人脸表情识别中的应用，探究支持向量机的相关概念和实现方法。
（2）利用支持向量机进行人脸表情分类，提高表情分类的准确性和鲁棒性。
4.性能评估和算法优化
（1）对算法进行实验验证，评估其性能指标和优化方案。
（2）探究算法的优化方案，提高算法的表情识别准确率和鲁棒性。
四、研究计划
第一年：
1.梳理人脸表情识别领域的相关研究成果和进展，深入了解情感几何特征和支持向量机的理论基础。
2.研究情感几何特征的相关概念和计算方法，设计情感几何特征提取算法。
3.设计支持向量机算法，训练模型，并进行初步的人脸表情分类实验。
第二年：
1.对情感几何特征提取算法进行实现和优化，提高算法的表情识别率和计算速度。
2.改进支持向量机算法，提高算法的分类效果和鲁棒性。
3.进行人脸表情识别实验，评估算法的性能指标和表现，提出优化方案。
第三年：
1.对算法进行进一步的优化，采用更加有效的方法进行人脸表情识别。
2.比较不同算法的性能差异，提出更加优秀的算法方案，提高人脸表情识别的准确率和鲁棒性。
3.完成人脸表情识别研究的论文撰写和防卫。
五、研究成果
1.论文发表1-2篇。
2.研究报告。
3.数据集和代码。
4.在相关领域会议上的发言和交流。
5.培养研究生3-4名。
六、研究经费
经费预算约20万元，具体细节可根据实际情况进行调整。
七、研究成员
项目负责人：XXX教授
研究生：3-4名
八、研究时间
计划为期三年。