全文总字数：3300字
1. 毕业设计（论文）的内容和要求
近年来，随着机器学习和深度神经网络两个领域的迅速发展以及智能设备的普及，人脸识别技术正在经历前所未有的发展，关于人脸识别技术讨论从未停歇。
目前，人脸识别精度已经超过人眼，同时大规模普及的软硬件基础条件也已具备，应用市场和领域需求很大，基于这项技术的市场发展和具体应用正呈现蓬勃发展态势。
人脸表情识别(facial expression recognition, FER)作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，是计算机理解人类情感的一个重要方向，也是人机交互的一个重要方面。
2. 实验内容和要求
1、数据采集可通过爬虫技术爬取大量的基础人表情数据，数据库中一共有愤怒，厌恶，恐惧，开心，难过，惊讶和中性等表情2、数据增强为了防止网络过快地过拟合，可以人为的做一些图像变换，例如翻转，旋转，切割等。
上述操作称为数据增强。
数据操作还有另一大好处是扩大数据库的数据量，使得训练的网络鲁棒性更强。
3. 参考文献
[1] 李珊,邓伟洪.深度人脸表情识别研究进展[J].中国图象图形学报,2020,25(11):2306-2320.
[2] Jeon J, Park J C, Jo Y J, et al. A real-time facial expression recognizer using deep neural network[C]//Proceedings of the 10th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication. 2016: 1-4.
[3] 张继凯,赵君,张然,吕晓琪,聂俊岚.深度学习的图像实例分割方法综述[J].小型微型计算机系统,2021,42(01):161-171.
4. 毕业设计（论文）计划
2020.1.8-1.10 确定题目 2020.1.11-1.31 查阅参考文献，了解课题要求，完成开题报告 2020.3.1-3.15 完成系统的相关理论知识学习 2020.3.16-3.25 完成系统的基本模型以及设计方案 2020.3.26-4.15 完成系统的详细设计 2020.4.16-5.1 初步完成整个系统的设计 2020.5.2-5.5 撰写软件使用说明书 2020.5.6-5.21 撰写论文，并通过电子邮件发给指导老师审核 完成英文翻译2020.5.22-5.27 按指导老师意见修改论文并定稿打印装订 递交论文和英文翻译2020.5.28-6.15 准备毕业论文的答辩,包括答辩演示文稿等
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。
