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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

人脸表情识别是人机智能够交互的重要基础，该课题涉及到图像处理、模式识别、运动跟踪、生理学、心理学等研究领域，是当前国内外模式识别和人工智能领域的一个研究热点。mit、cmu、清华大学、中科院自动化所、哈尔滨工业大学、中科院计算所、浙江大学、清华大学等国内外多所著名大学和研究机构已经开展了对于人脸表情识别关键技术的研究。其中,一些人脸表情分析技术已经在监控当中投入应用。在过去的几十年当中，人脸表情识别技术虽然已取得了很大的进步，但是依旧没有解决实际应用过程中的核心问题。其原因在于实际应用过程当中的相机成像的质量、环境光照的剧烈变化、算法的执行效率等都是不可忽略的问题。人脸检测算法本身比较耗费时间，而使得整个的人脸表情识别系统无法满足实际应用当中的实时性要求，现有的人脸表情识别算法普遍地具有训练集合的小样本性和高维性的人脸特征的类内变化，有的时候要大于类间变化，缺乏高效的人脸特征的描述以及相应的高精度的核心识别算法。另外，该如何提高人脸表情识别认证系统不可避免的误配准错误的鲁棒性问题。

近年来，随着计算机硬件性能的提高和人们对人机交互的热切期待，人脸表情识别已经成为国内外研究的热点课题。人机交互、情感计算和智能控制等诸多领域，都离不开人脸表情识别技术。例如，智能机器人在进行人机互动的时候，根据人脸表达出情感给出响应，使得人机互动更加地人性化。人脸表情识别技术在诸多领域均有成功的应用，得到了学者们的极大研究重视

2. 研究的基本内容

本课题要实现将人脸表情识别认证与自动打折系统进行相结合，通过笑脸程度来控制折扣力度，笑的越灿烂，打的折扣越多。

课题中主要的研究内容有：

总结归纳本课题的研究目的、意义和国内外研究现状。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

基于人脸表情识别的自动折扣系统的解决方案为：当某个人需要购物的时候，前端的摄像头将进行拍照，从而采集客户的人脸表情信息，同时对客户的人脸表情信息进行分析。不同程度的笑脸程度折扣力度不同，笑得越灿烂，打的折扣越高。折扣力度可以用小灯表示。本课题基于笑脸识别的自动售货机打折装置，预计设计包括主控模块、人脸表情采集模块、商品选择模块、存储模块、折扣显示模块、电源模块。研究进度如下：

2016.2.25：上交开题报告

2016.3.25前：准备课题相关资料；确定各模块程序方案

4. 参考文献

[1]mehrabian a, russell j a. an approach to environmental psychology[m]. cambridge: mit press, 1974

[2]d cristinacce,t cootes.facial feature detection using adaboost with shape constraints.mit media laboratory journal,2001

[3]t choudhury,a pentland.motion field histograms for robust modeling of facial expressions.mit media laboratory journal,2001