基于深度学习的人脸表情识别算法任务书-任务书网

1. 毕业设计（论文）主要内容：

人脸表情识别的进展对提高人工情感智能水平和探索人类情感及认知能力极具科学意义,并将促进相关学科的发展。

从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等方面对人脸表情识别的研究现状进行分析。

基于深度学习的人脸分析取得了巨大的进步，成为计算机视觉领域最为活跃的研究方向之一。

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1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述7-10周：设计算法，功能模块设计11-13周：编码和测试14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

1.孙志远. 深度学习研究与进展,计算机科学，2016,43（2）,1-8

2.严严.基于深度学习的人脸分析研究进展，厦门大学学报，2016，http://www.cnki.net/kcms/detail/35.1070.N.20161108.1523.004.html,

3.王志良.基于计算机视觉的表情识别技术综述,计算机工程，2006,32(11),230-232.

4. 薛雨丽，人机交互中的人脸表情识别研究进展，中国图象图形学报，2009,15（4）,764-773.

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