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挑战条件下的人脸表情识别的任务书
任务书
任务名称：挑战条件下的人脸表情识别
任务背景：
在现代社会中，人脸识别技术越来越普及，被应用于许多领域，比如安全领域、无人驾驶、人脸支付等。人脸表情识别技术作为人脸识别技术的一个重要分支，在智能家居、娱乐等领域有着广泛的应用前景。
在真实世界中，由于各种环境干扰的影响，人脸表情在实际应用场景中可能出现各种变化。例如，摆拍照片的人脸表情和真实生活中的人脸表情，可能存在一定的差异。因此，以挑战条件下的人脸表情为目标，开展人脸表情识别的研究和实践，可以更好地推动该技术在实践中的应用。
任务描述：
本次任务的目标是，使用图像处理和深度学习的方法，开发一种准确识别挑战条件下人脸表情的算法，并利用该算法在一定的数据集上验证算法的可行性。任务需要完成以下工作：
1.采集数据集。通过现实生活中的可行源，收集实际场景下的人脸表情图像，包括但不限于微笑、愤怒、厌恶、惊讶、伤心、恐惧等表情的图像，并对收集的图像数据进行预处理。
2.训练模型。使用深度学习算法，比如卷积神经网络，建立一个端到端的人脸表情识别系统，并采用已知的训练技巧进行优化，比如数据增强、迁移学习等方法。在搭建完整的网络结构之后，应先进行模型训练，并利用交叉验证等方法对模型进行优化。
3.设计评估方法。在使用数据集对算法进行测试时，需要开发一个科学、标准的评估方法来评估模型的性能。在数据集上如均方误差、准确率等指标进行评估。
4.实现算法测试。在选择合适的测试数据集上，对实现的算法进行测试，利用设计好的评估方法评估算法的表现。本任务需要完成分类任务，将人脸图像分为不同的表情类别。
任务要求：
1.采集数据集的数量不少于1000张，并对其进行预处理，使其适合入模型。
2.搭建的模型应具有压缩性、泛化性、准确性等特点，并能在评估阶段表现优异。
3.评估方法应该科学易于实现，可靠性高，与测试数据集相匹配。
4.算法设计应该合理，测试结果为主，提交仅需说明算法，结果详见测试报告。
5.测试报告应该包含实现算法的流程、测试环境、测试数据、实验方法及结果等内容，严格按照实验要求进行测试等。
6.提交源码，包含训练nets的主程序以及必要的辅助函数，源码中注释完整，能够运行且无语法错误。
7.提交报告，应有详细的算法描述，满足易读性好、实验数据充分、表述准确等要求。
8.作品必须属于原创，如发现抄袭现象，将取消其参赛资格。
任务奖励：
该项任务的完成对于推动人脸表情识别技术在实践中的应用具有重要意义。在该任务中，将提供以下奖励：
1.对于完成任务的参赛者提供奖金，奖金的具体数额根据完成的质量而定。
2.将评选出表现优秀的参赛者，并在相关领域进行推广。
3.在任务发起机构和相关媒体上发布获奖者的名单和成果展示。
任务时间：
任务发起后约定时间完成即可，有疑问及时与工作人员联系，获得参与资格即可进行相关操作。
###结束于2022年1月1日。