基于Python的人脸表情分类任务书
2020-06-30 21:51:39
1. 毕业设计(论文)的内容和要求
在人与人交往过程中,视觉占所有信息的70%以上,是重要的信息来源渠道。人脸表情信息的获取是视觉信息获取的重要组成部分,因此表情识别有着深远的意义,使其成为社会学、计算机学、心理学等多学科的研究重点。人脸表情可以运用至人机交互中,从而建立一个更加真实的人机交互环境。
课题要求采用Python软件编程,实现对kaggle比赛所提供的人脸表情图形进行有效的表情分类;分类准确率80%以上。
2. 参考文献
[1]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.
[2]李俊华, 彭力. 一种人脸表情分类的新方法#8212;#8212;manhattan距离[j]. 计算机工程与应用, 2008, 44(2):74-75.
[3] 杨康, 陈晓, 彭国华. 基于统计学习的人脸表情分类[j]. 计算机仿真, 2009, 26(6):237-241.
3. 毕业设计(论文)进程安排
2018-1-2 ~2018-1-12 布置设计任务、学习基本知识 2018-1-12 ~2018-2-10 查阅文献、翻译文献、完成绪论 2018-2-11 ~2018-2-20 撰写开题报告、撰写PPT 2018-2-21 ~2018-3-1 修改开题报告并进行开题答辩 2018-3-2 ~2018-3-30 掌握常规分类算法 2018-4-1 ~2018-4-30 编程实现所用分类算法 2018-5-5 ~2018-5-15 运用数据库图像,作出性能验证实验;2018-5-16 ~2018-5-25 撰写毕业论文初稿、改进系统程序 2018-5-26 ~2018-6-14 撰写毕业论文终稿 6-15之前 提交所有毕业设计正式材料电子稿与打印稿 2018-6-15 ~2018-6-18 准备答辩 2018-6-19 ~2018-6-23 答辩