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，在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用价值。
自动识别和理解人脸表情，对于构建更加智能化和人性化的系统具有重要意义。
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，人脸表情识别技术取得了显著的进步，涌现出许多新方法和新应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情识别一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来取得了显著的进展。
现就国内外研究现状分别进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.人脸检测与定位:利用OpenCV中的人脸检测算法（如Haar特征分类器、深度学习模型等）实现对图像或视频中的人脸进行准确检测和定位，为后续的表情识别提供基础。
2.人脸表情特征提取:研究并实现基于OpenCV的人脸表情特征提取方法。
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，逐步进行，具体步骤如下:
1.准备阶段:深入研究人脸表情识别的相关理论知识，包括表情识别流程、常用算法等。
学习OpenCV库的相关知识，掌握其在人脸检测、特征提取、表情分类等方面的应用方法。
阅读相关文献，了解国内外研究现状，为本研究提供参考。
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.基于OpenCV的人脸表情识别系统的设计与实现：本研究将利用OpenCV库的强大功能，设计并实现一个完整的人脸表情识别系统，并对其性能进行评估，为相关研究提供参考。
2.多种特征提取和分类方法的比较与优化:本研究将比较不同特征提取方法（如LBP、HOG、深度学习特征等）和分类方法（如SVM、随机森林、深度学习模型等）对表情识别性能的影响，并对其进行优化改进，以提高系统的识别准确率和鲁棒性。
3.实际应用场景的探讨：本研究将在系统实现的基础上，探讨基于OpenCV的人脸表情识别技术在实际应用场景中的应用前景，例如在人机交互、情感计算等领域的应用，以期为相关领域的研究提供新的思路和方法。
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. 刘伟, 王宇, 彭进. 基于深度学习的人脸表情识别研究进展[J]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3585-3594.
2. 张洁, 周波, 杨成. 基于深度可分离卷积网络的人脸表情识别[J]. 计算机工程, 2021, 47(10): 220-227.
3. 李晓娟, 张立毅, 周明全. 基于迁移学习和注意力机制的人脸表情识别[J]. 计算机应用, 2021, 41(05): 1468-1474.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
