基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法研究的開題報(bào)告

基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法研究的開題報(bào)告1.研究目的本文旨在研究基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法，探究其在人臉表情識(shí)別方面的應(yīng)用，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性。具體研究?jī)?nèi)容如下：(1)分析現(xiàn)有的人臉表情識(shí)別算法的優(yōu)缺點(diǎn)，歸納其特點(diǎn)。(2)研究流形學(xué)習(xí)算法的原理，探究其在人臉表情識(shí)別中的應(yīng)用。(3)設(shè)計(jì)基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)人臉表情識(shí)別的自動(dòng)化和實(shí)時(shí)化。(4)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證研究成果，比較流形學(xué)習(xí)算法與其他常用算法在人臉表情識(shí)別的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性上的差異。2.研究意義人臉識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究方向，其應(yīng)用范圍非常廣泛。其中，人臉表情識(shí)別技術(shù)在安防監(jiān)控、智能家居、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。目前，現(xiàn)有的人臉表情識(shí)別算法存在著準(zhǔn)確度不高、實(shí)時(shí)性差等問題。因此，研究一種新的人臉表情識(shí)別算法，可以有效提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性。而基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法能夠通過降維的方式有效提取特征信息，從而達(dá)到提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性的目的。3.研究方法（1）文獻(xiàn)綜述法：綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)，分析和總結(jié)已有的研究成果，并指出其不足之處，為后續(xù)研究提供基礎(chǔ)和方向。（2）算法設(shè)計(jì)方法：設(shè)計(jì)基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法，包括數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理、特征提取、分類器設(shè)計(jì)等方面。（3）實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方法：對(duì)比不同算法在人臉表情識(shí)別方面的效果，使用FER(面部表情識(shí)別)數(shù)據(jù)集、AffectNet數(shù)據(jù)集等實(shí)現(xiàn)研究成果的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。4.研究?jī)?nèi)容（1）人臉表情識(shí)別技術(shù)的研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)；（2）流形學(xué)習(xí)算法的原理、分類及應(yīng)用；（3）基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)；（4）基于不同數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及與現(xiàn)有算法的對(duì)比。5.預(yù)期成果（1）提出一種基于流形學(xué)習(xí)的人臉表情識(shí)別算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同人臉表情的自動(dòng)化分類和實(shí)時(shí)識(shí)別；（2）探討不同算法在人臉表情識(shí)別中的優(yōu)缺點(diǎn)，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度和實(shí)時(shí)性；（3）為人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供新的思路和研究方向。6.參考文獻(xiàn)[1]ShanC,GongS,McOwanPW:FacialexpressionrecognitionbasedonLocalBinaryPatterns:Acomprehensivestudy,Imageandvisioncomputing,2009,27(6):803-816.[2]DongX,SuY,HuangL,etal.:Acomprehensivesurveyonfacialexpressionrecognition,JournalofArtificialIntelligence,2018,1(1):45-59.[3]BerrettiS,PalaP,DelBimboA:3Dfacialexpressionrecognitionusingsimultaneouslyacquired3Ddataandtime-of-flight,PatternRecognition,2010,43(6):1866-1879.[4]ShiZ,TaoD:ProbabilisticlineardiscriminantanalysisontheRiemannianmanifoldofsymmetricpositivedefinitematrices,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2012,34(2):223-228.[5]AhmedW,MuhammadIF,KhanAM,etal.:ASurveyonManifoldLearningforVisual