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基于自回归模型的动态表情识别的任务书
一、背景
随着移动互联网技术的不断发展和普及，人们之间的交流和沟通方式也随之发生了变化，人们开始逐渐从文字交流转向了语音和图像的交流。在这个背景下，动态表情（也即“表情包”）成为了人们进行网络交流时的一种重要表达方式，其广泛应用于社交媒体、聊天软件等平台。动态表情以其生动形象、幽默诙谐、丰富多彩的表现形式，深受广大年轻人的喜爱。
然而，动态表情的产生是在一瞬间完成的，随之而来的图像变化是非常剧烈的。由于动态表情的高维数据特征和巨大的动态变化，如何对其进行准确的识别，一直是计算机视觉领域的研究热点之一。因此，开展基于自回归模型的动态表情识别研究，对于提高图像处理和模式识别的精度和效率，实现图像识别的自动化具有十分重要的意义。
二、任务描述
本任务旨在开发基于自回归模型的动态表情识别算法，实现对动态表情的自动识别和分类。
任务具体描述如下：
1.选用具有代表性的动态表情数据集，对其中的动态表情进行处理和预处理，并提取高维数据特征。
2.设计并实现基于自回归模型的动态表情识别算法。该算法应具有较高的准确率和稳定性，能够实现对不同种类的动态表情进行分类识别。
3.进行实验评估，对比分析该算法与传统算法的识别效果、准确率和稳定性，并进行合理的算法优化和改进。
4.根据算法的实验评价结果，撰写技术报告，完整描述该算法的设计和实现过程，对其优缺点进行分析，并提出进一步改进方向和研究点。
三、参考技术
1.自回归模型（Autoregressivemodel）
自回归模型指的是一类时间序列预测模型，其基本原理是通过历史信息来预测未来信息。在图像识别领域中，可以通过将图像序列的历史信息作为输入，来预测图像序列未来的变化。
2.深度学习模型
深度学习模型是一种基于多层计算单元构成的神经网络模型，其模型能力强大、适用于多种图像识别任务。近年来，基于深度学习的图像识别技术获得了极大的突破，在图像分类、目标检测等领域取得了显著的效果。
3.图像特征提取算法
图像特征提取是图像识别过程中十分重要的一步，其作用是将图像信息转化为具有可度量性的特征向量进行处理和分类。常用的图像特征提取算法包括SIFT、HOG、LBP等。
四、任务要求
1.完成动态表情的数据预处理和特征提取，制定完整的实验方案。
2.详细介绍自回归模型的原理，并结合实际情况进行算法设计和实现。
3.选择合适的评价指标进行算法评估，提高算法的识别准确率和稳定性。
4.书写技术报告，展现任务完成过程，完整描述算法实现和优劣分析。
五、参考材料
1.北京大学《计算机视觉》课程视频
2.何之源,许焕玲,邹洪才.【人脸与表情识别】.清华大学出版社,2016.
3.A.Vaswani,N.Shazeer,N.Parmar,etal.AttentionIsAllYouNeed.arXivpreprintarXiv:1706.03762,2017.
4.KarenSimonyanandAndrewZisserman.VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition.In:CoRRabs/1409.1556(2014).
5.KaimingHe,XiangyuZhang,ShaoqingRen,JianSun.DeepResidualLearningforImageRecognition.In:CoRRabs/1512.03385(2015).