基于特征学习的人脸表情识别算法研究的任务书.docx

基于特征学习的人脸表情识别算法研究的任务书
任务书
一、任务名称
基于特征学习的人脸表情识别算法研究
二、任务背景
在现代社会中，人机交互一直是一个非常重要和活跃的领域，人脸表情是人类交互的一种重要方式，因此人脸表情识别技术在人机交互中起着关键的作用。人脸表情识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向之一，它可以应用于人脸识别、情感分析、自然语言处理等多个领域。在实际应用中，人脸表情识别面临着诸多困难，比如非同人不同表情的差异性和多样性较大，同人不同表情间的变化也比较剧烈等，因此要找到一种有效的方法来实现高效、准确的人脸表情识别十分重要。
三、任务描述
本任务旨在深入研究人脸表情识别算法，特别是基于特征学习的方法。该方法通过分析不同表情的特征，通过学习特征来实现表情识别的目的。本任务要实现的内容包括以下几个方面：
1.搜集相关文献，对人脸表情识别算法进行深入研究，了解目前研究的最新进展和应用。
2.数据集准备。在实际应用中，表情识别算法的好坏往往受到数据集的影响较大。本任务中，需要搜集多种数据集，包括静态人脸图像和动态人脸视频，以此作为研究数据集。
3.特征提取。在本研究中，需要提取人脸表情相关的特征。特征提取方法包括传统的手工特征提取和卷积神经网络（CNN）等自动特征学习方法。
4.特征学习。本任务采用深度学习方法，实现基于特征学习的人脸表情识别算法。该算法通过自学习特征，使得识别网络能够通过样本的不同维度和表情变化来更好地区分不同的人脸表情。
5.实验仿真。本任务中，需要对所提出的算法进行仿真实验，比较不同方法之间的效果和性能，分析其优缺点和可行性。
四、任务目标和完成标准
本任务的目标是研究基于特征学习的人脸表情识别算法，并完成仿真实验，验证所提出的算法的准确性和效果。本任务需要完成以下工作：
1.完成数据集的搜集和预处理，保证数据的质量和有效性。
2.熟悉人脸表情识别的算法原理和基本方法。
3.实现基于特征学习的人脸表情识别算法。
4.对所提出的算法进行实验仿真，并对实验结果进行分析和总结。
完成标准：
1.完成数据集的搜集和预处理，并提交数据集文档。
2.熟练掌握人脸表情识别算法的原理和基本方法，并提交算法研究文献综述。
3.实现基于特征学习的人脸表情识别算法，并提交算法设计方案和源码。
4.对所提出的算法进行实验仿真，并分析实验结果，编写实验报告。
五、任务进度安排
任务阶段主要工作完成时间
1选题确定选题并撰写任务书2021.3.1
2立项向指导教师汇报任务书，确认并修改任务书2021.3.5
3论文撰写搜集文献，编写论文2021.4.1-2021.5.31
4数据集准备搜集数据集，预处理数据2021.6.1-2021.6.30
5特征提取实现手工特征提取和卷积神经网络模型的特征提取部分2021.7.1-2021.7.31
6特征学习开发基于特征学习的人脸表情识别模型2021.8.1-2021.8.31
7实验仿真对所提出的算法进行实验仿真，并分析实验结果，编写实验报告2021.9.1-2021.9.30
8论文修改根据指导教师意见修改论文2021.10.1-2021.10.31
9论文答辩与指导教师和评审委员会进行论文答辩2021.11.1-2021.11.30
六、任务分工
本任务分为以下几个工作：
1.数据集准备工作：XXX、XXX
2.特征提取工作：XXX、XXX
3.特征学习工作：XXX、XXX
4.实验仿真工作：XXX、XXX
5.论文撰写工作：XXX、XXX
任务分工表如下：
工作名称任务分工
数据集准备王XX、李XX
特征提取张XX、刘XX
特征学习陈XX、苗XX
实验仿真金XX、赵XX
论文撰写杨XX、吴XX
七、任务要求
1.完成论文的撰写工作，撰写规范，论文汇报内容不少于1200字。
2.严格遵守学术诚信规范，不得抄袭剽窃他人研究成果。
3.按照指导教师的要求，及时提交任务进度报告。
4.完成任务后，需提交详细的实验数据、源码和技术文档。
5.保证任务质量和进度，确保任务按时完成。
八、参考文献
1.ZhangL.,etal.Facialexpressionrecognition:Asurvey[J].IEEETransactionsonSystems,Man,andCybernetics,PartC(ApplicationsandReviews),2014,44(6):823-831.
2.LiJ.,etal.Recentadvancesinfacerecognition[J].JournalofZhejiangUniversityScienceC,2016,17(2):107-118.
3.TangJ.,etal.Facialexpressionrecognitionbasedondee