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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任务书
任务名称：基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法
任务目的：通过基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法，实现在三维人脸图像中的表情识别，并提高识别准确率。
任务内容：
1.研究三维人脸表情识别算法的理论基础及相关技术；
2.选择适用于该任务的算法模型，包括LTBP算法和HOG算法，并对两种算法进行详细的研究和分析；
3.探究基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法的实现原理，包括特征提取、特征融合和分类器设计等；
4.采集三维人脸图像数据集，并进行预处理和特征构建；
5.对所采集的数据集进行训练和测试，验证基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法的准确率和鲁棒性。
任务要求：
1.熟练掌握数字图像处理和机器学习的理论基础；
2.精通MATLAB或Python等编程语言及其相关工具箱；
3.具备团队协作能力和独立解决问题的能力，能够承担一定的任务压力；
4.对三维人脸表情识别算法有一定的研究基础，能够深入理解算法原理并掌握实现方法；
5.对数据集的收集和处理能够进行如实记录，并保证数据的真实性和隐私安全。
任务进度：
1.了解任务背景和相关技术，撰写任务书（第1-2周）；
2.收集并整理三维人脸表情识别算法的相关文献和数据集（第3-4周）；
3.掌握LTBP和HOG算法，并进行特征提取和分类器设计实验（第5-6周）；
4.实现基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法，并进行性能测试（第7-8周）；
5.撰写任务报告，包括算法原理、实现过程、实验结果和讨论（第9-10周）；
6.进行实验数据的分析和总结，撰写任务总结和反思（第11-12周）。
任务成果：
1.基于LTBP和HOG融合特征的三维人脸表情识别算法代码和演示程序；
2.完整的任务报告和数据集收集、处理的记录；
3.基于任务实验的论文发表，并申请专利。
参考文献：
1.Wang,X.,&Peng,Y.(2015).Three-dimensionalfacialexpressionrecognitionbasedonprincipalcomponentanalysisandAdaboost.IETImageProcessing,9(8),721-728.
2.Huang,H.,Wang,Q.,Liu,H.,&Chen,J.(2019).3Dfacelandmarkdetectionusingconvolutionalneuralnetworksandmodifiedactiveshapemodels.PatternRecognitionLetters,125,369-376.
3.Wen,Y.,&Zhang,F.(2019).3DfacialexpressionrecognitionbasedonPCAandSparseRepresentation.AppliedSciences,9(4),740.
4.Niu,L.,Wang,R.,Ma,L.,&Liu,J.(2018).FacialexpressionrecognitionusingimprovedLBPandDeepBeliefNetwork.PatternRecognitionLetters,110,163-169.