全文总字数：1302字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
作为人脸识别的一个分支，人脸表情识别技术逐渐兴起。传统人脸表情识别方法是基于研究人员手工设计的特征，对计算机性能要求不高，但识别率有限。神经网络算法是依靠自身的分布式特征表示，在训练足够的人脸表情图像后，识别精度明显高于其他传统方法，但需要更高的计算能力。
本文针对课堂考勤时人脸角度、表情变化和人脸部分遮挡导致人脸识别算法识别不准的问题，要求设计一种基于特征向量提取和SVM（Support Vector Machine）分类器的人脸识别方法。其中，利用卷积神经网络提取人脸图像的特征向量，将特征向量输入SVM分类器进行训练，利用训练好的SVM分类器进行人脸识别。识别内容包括：角度，表情和遮挡的现象。人脸角度变化主要包括抬头、低头、侧脸；表情变化主要有中性脸、高兴、惊奇；人脸部分遮挡主要包括脸颊、眼睛、嘴唇、鼻子被前面的学生遮挡。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
2、完成开题报告；
3、根据选题和内容要求，完成相应设计、实验或仿真；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
4. 主要参考文献
[1] 徐峰，张军平.人脸微表情识别综述[J].自动化学报，2017，43（3）：333-348.
[2] 徐红，彭力，陈容.基于优化支持向量机的人脸表情分类[J].计算机应用研究，2013，30（8）：2541-2544.
[3] 李艳玮，郑伟勇，林楠。融合AAM、CNN与LBP特征的人脸表情识别方法[J].计算机工程与设计，2017，38（12）：3436-3440.
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
