1. 本选题研究的目的及意义
人脸表情是人类情感表达的重要方式之一，它能够传递丰富的情感信息，对于人机交互、心理健康评估、安全监控等领域具有重要的应用价值。
自动识别和分析人脸表情，是人工智能领域的一个重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
本选题的研究目的和意义主要体现在以下两个方面：
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情识别研究已经取得了显著进展，但仍然面临着许多挑战，如光照变化、姿态变化、遮挡等因素的影响。
现有的研究主要集中于静态图像的人脸表情识别，而基于视频的人脸表情识别由于能够更好地捕捉表情的动态信息，近年来逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的研究内容主要包括以下几个方面：
1.研究视频人脸表情识别的关键技术：-人脸检测与跟踪：针对视频中人脸的尺度变化、姿态变化、遮挡等问题，研究鲁棒的人脸检测与跟踪算法。
-表情特征提取：研究能够有效表征人脸表情信息的特征提取方法，例如基于深度学习的特征提取、基于几何特征的提取、基于外观特征的提取等方法。
-表情分类：研究高效、准确的表情分类方法，例如支持向量机、深度神经网络、隐马尔可夫模型等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段：广泛查阅国内外相关文献，了解人脸表情识别领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，重点关注基于视频的人脸表情识别方法。
2.算法设计与实现阶段：-研究现有的视频人脸表情识别算法，分析其优缺点，并在此基础上进行改进和创新，设计出性能更加优越的算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种高效、鲁棒的基于视频的人脸表情识别算法：-针对现有算法在处理复杂场景下人脸表情识别问题时存在的不足，本研究将探索新的特征提取方法和分类方法，以提高算法的识别精度、鲁棒性和实时性。
-例如，可以研究基于深度学习的时空特征融合方法，提取更具判别力的表情特征，并设计轻量级的网络结构，以提高算法的运行效率。
2.设计并实现一个功能完善、性能优越的基于视频的人脸表情识别系统：-本研究将开发一个基于视频的人脸表情识别系统，该系统将集成人脸检测与跟踪、表情特征提取、表情分类等功能模块，并提供用户友好的操作界面。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘西洋,蔡英,郭艳军,等.基于视频的人脸表情识别研究进展[J].智能系统学报,2021,16(03):423-436.
2. 山世光,郭磊,葛仕明.人脸表情识别研究综述[J].计算机学报,2022,45(06):1135-1164.
3. 赵力,谭铁牛.人脸表情识别研究新进展[J].计算机学报,2018,41(01):1-27.
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