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基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法的开题报告
一、选题背景
三维人脸表情识别是指利用计算机视觉技术，通过识别人脸的表情变化，从而对人的情感状态进行分析和识别。随着计算机视觉技术的不断发展，三维人脸表情识别技术逐渐成熟。在生物特征识别、身份验证、智能交互等领域具有广泛的应用前景。
二、研究目标
本研究旨在提出一种基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法。通过对三维人脸数据进行特征提取和维度降维，实现对人脸表情的有效分类和识别。
三、主要研究内容
1.三维人脸数据建模
在建模阶段，首先需要采集三维人脸数据。通过3D扫描或结构光扫描等技术获取三维人脸模型。然后使用面片网格拓扑结构将三维人脸数据进行建模处理，以便进行后续的特征提取和分类。
2.特征提取
在特征提取阶段中，我们将采用基于LTBP和HOG的特征提取方法。LTBP(LocalTernaryBinaryPattern)是一种用于描述图像局部纹理特征的算法。而HOG(HistogramofOrientedGradients)则是一种基于梯度方向直方图的特征描述方法。将LTBP和HOG两种特征提取方法结合起来，可以充分提取三维人脸数据的局部特征和全局特征，从而提高人脸表情的区分度。
3.特征融合
在特征融合阶段中，我们将采用多特征融合的方法，将提取出来的LTBP和HOG两种特征进行融合，得到更加丰富、准确的特征描述子，以提高识别率。
4.分类器训练及测试
在分类器的训练和测试阶段，我们将采用支持向量机（SVM）作为分类器进行实验。通过交叉验证的方法，对分类器进行训练和测试，得到最终的三维人脸表情识别模型。
四、研究意义
该算法的研究意义在于提高三维人脸图像的分类和识别准确度，为三维人脸表情识别技术的应用提供具有参考价值的方法手段。在智能交互、情感计算、安防监控等领域具有极大的应用前景。