1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

一、 研究背景及意义 人类通过视觉、味觉、听觉、嗅觉和触觉五个器官来认识世界。

我们把用眼睛观察到的视觉信息叫做图像信息，如人脸的表情信息。

一般的表情识别可以用单个感官完成，也可以用多个感官相配合来完成。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

一、 研究问题 本设计基于python编程语言，借助tensorflow人工智能框架和卷积神经网络深度学习，主要实现了一个人脸检测 表情识别的功能。

具体来说就是给定一张彩色图片（图片可以是一个人的半身照也可以是全身照)，我们可以检测出这张图片的人脸位置并裁剪下来，送到我们自己做的表情识别模型中，得到这张图中人的表情。

二、 研究内容 1. 查找资料，获取人脸表情数据库 2. 将人脸表情数据库转化为tfrecord格式的方法以及快速载入图片的算法 3. 掌握tensorflow框架的使用 4. 了解前向传播、反向传播、梯度下降等神经网络的基本知识，搭建卷积神经网络（cnn）模型，实现图片的分类。