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鲁棒微表情关键点定位及特征提取算法研究的任务书
任务书
项目名称：鲁棒微表情关键点定位及特征提取算法研究
任务起止时间：2021年10月1日-2022年5月31日
任务目标：
本项目旨在研究鲁棒微表情关键点定位及特征提取算法，实现对人类微表情的自动识别，并探索其在情感识别、心理健康等领域的应用。
任务内容：
1.调研微表情关键点定位、特征提取的研究现状及应用领域，确定本项目的研究思路和方向；
2.设计可靠的鲁棒微表情关键点定位算法，结合人脸姿态估计技术和深度学习算法，提高微表情关键点定位的精度和鲁棒性；
3.提取微表情的特征，结合传统的机器学习算法和深度学习算法，探索微表情识别的效果；
4.通过实验数据的采集和处理，验证算法的效果，并进行对比分析；
5.创新性地应用微表情关键点定位与特征提取算法在情感识别、心理健康领域等方面，达到实际应用和推广的目的。
任务成果：
1.完成微表情关键点定位和特征提取算法的研究，达到一定的精度和鲁棒性；
2.实现微表情的自动识别，达到一定的识别率；
3.在情感识别、心理健康等领域，应用微表情的定位和识别技术，取得一定的成果；
4.编写技术报告和论文，撰写实验数据和算法实现代码，形成完整的技术文档和资料。
任务分工：
1.研究微表情关键点定位和特征提取算法的的研究现状，确定本项目的研究方向和思路：
负责人：A。A负责组织调查、整理和分析微表情关键点定位和特征提取的相关研究现状，确定本项目的研究方向和思路。
2.设计可靠的鲁棒微表情关键点定位算法：
负责人：B、C。B、C负责研究微表情关键点定位算法，设计可靠的鲁棒微表情关键点定位算法，通过对人脸姿态估计技术和深度学习算法的融合，提高微表情关键点定位的精度和鲁棒性。
3.提取微表情的特征，探索微表情识别技术的效果：
负责人：D、E。D、E负责研究微表情的特征提取算法，探索微表情识别技术的效果，通过传统的机器学习算法和深度学习算法的结合，提高微表情识别的效果。
4.实验数据的采集和处理，算法验证，对比分析：
负责人：F。F负责实验数据的采集和处理，并通过实验数据的验证和对比分析，评估算法的效果和性能。
5.应用微表情关键点定位与特征提取算法在情感识别、心理健康领域等方面，达到实际应用和推广的目的：
负责人：G。G负责创新性地应用微表情关键点定位与特征提取算法在情感识别、心理健康领域等方面，达到实际应用和推广的目的。
6.技术报告和论文撰写：
负责人：A、B、C、D、E、F、G。由项目组全体成员共同负责技术报告和论文的撰写，包括实验数据和算法实现代码的撰写，形成完整的技术文档和资料。
任务要求：
本项目要求研究人员具有较强的计算机视觉、深度学习和机器学习等技术，需要具备较高的编程能力和算法实现经验。同时需要团队成员之间具有较好的协作能力和沟通能力，确保项目开展顺利。在任务结束时，需要提交完整的技术报告、论文、数据与代码等相关资料。