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基于核独立成分特征的人脸表情识别算法任务书

 2020-04-08 15:04:52  

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。本设计要求将核独立成分分析(KICA)应用到人脸识别,针对现有算法的不足,进行改进,并利用Matlab软件验证算法的效果。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

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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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

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。



4. 主要参考文献

1. 吴一全,曹照清, 陶飞翔. 结合多尺度几何分析和kica的遥感图像变化检测, 遥感学报,2015,19(1),127-2133.

2. 张红梅.人脸检测及面部特征定位技术研究与系统实现.[硕士学位论文].重庆:重庆大学,2005.

3.王志良.基于计算机视觉的表情识别技术综述[j],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[j],中国图象图形学报,2009,15(4),764-773.

5. 李秀丽,董吉文,吴瑞海. kica 与 relief 算法相结合的人脸识别研究[j]. 山东科学,2011,24(5),85-88.

6. scholkopf b,smola a,robertmullerk. nonlinear component analysis as a kerneleigenvalue problem[j]. neural computer,1998(10) : 1299 - 1319.



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