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基于非对称局部梯度编码及多特征融合的人脸表情识别的任务书
一、任务背景
人脸表情识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，该任务主要利用计算机技术对人脸的表情进行自动分析和识别，从而实现人机交互、情感识别等方面的应用。目前，人脸表情识别技术已经在现实生活中得到广泛应用，如智能监控、虚拟导游等领域。然而，由于人脸表情的多样性和复杂性，以及光线和噪声等因素的影响，该任务面临着诸多困难。
为了解决这一问题，研究人员发展了多种技术来实现人脸表情识别。其中，局部特征描述算法是比较常用的一种。这种算法基于人脸的局部特征，将人脸分解为一系列小的局部区域，并对这些区域进行特征提取和描述。另外，多特征融合方法也被广泛应用于人脸表情识别中，通过将多个不同的特征描述算法结合起来，可以提高人脸表情识别的准确率。
二、任务目标
本次任务旨在探究基于非对称局部梯度编码及多特征融合的人脸表情识别方法。具体任务目标如下：
1.研究局部梯度编码算法。该算法是一种常用的人脸特征描述方法，其将人脸分为多个小的局部区域，并对每个区域计算其梯度方向直方图，并对其进行编码描述。本次任务要求针对局部梯度编码算法，进行分析和研究。
2.研究非对称特征描述。相比于对称的特征描述方法，非对称特征描述可以更好地捕捉人脸表情的细微变化。本次任务要求针对非对称特征描述算法，进行分析和研究。
3.实现多特征融合方法。本次任务要求将局部梯度编码算法和非对称特征描述算法结合起来，实现多特征融合，并比较其与单个特征算法之间的差异。
4.构建人脸表情识别模型。本次任务要求基于局部梯度编码算法和非对称特征描述算法，构建人脸表情识别模型，并对其进行评估和优化。
三、任务流程
1.数据集获取。本次任务需要使用人脸表情识别的数据集，可以选择CK+、FER2013等开放数据集，也可以自己构建数据集。
2.分析局部梯度编码算法。了解局部梯度编码算法的原理、特点和优缺点，并对该算法进行优化和改进。
3.分析非对称特征描述算法。了解非对称特征描述算法的原理、特点和优缺点，并对该算法进行优化和改进。
4.实现多特征融合方法。将局部梯度编码算法和非对称特征描述算法结合起来，实现多特征融合，并比较其与单个特征算法之间的差异。
5.构建人脸表情识别模型。基于局部梯度编码算法和非对称特征描述算法，构建人脸表情识别模型，并使用训练集对其进行训练和优化。
6.评估人脸表情识别模型。使用测试集对所构建的人脸表情识别模型进行评估，并比较其与其他方法之间的差异。如果评估结果不理想，还需要对模型进行进一步调整和优化。
四、任务要求
1.对局部梯度编码算法和非对称特征描述算法进行深入分析，并进行算法的优化和改进。
2.实现多特征融合方法，对融合后的特征进行优化和改进。
3.掌握基本的深度学习算法和编程语言，能够使用Python或MATLAB等编程语言实现人脸表情识别模型。
4.使用CK+、FER2013等公开数据集或自行构建数据集进行训练和测试，并对训练模型进行评估和优化。
5.撰写任务报告，详细介绍任务的背景、目标、方法、实验结果和分析等内容，报告不少于1200字。