1. 本选题研究的目的及意义
人脸表情是人类表达情感的重要方式之一，在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景。
自动识别和理解人脸表情，对于提高人机交互的自然性和亲和力、实现情感智能化等方面具有重要意义。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度卷积神经网络的人脸表情识别方法取得了显著的成果。
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，深度学习技术的引入为该领域带来了新的突破。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸表情识别领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.深入研究人脸表情识别的相关理论基础，包括人脸表情识别的基本概念、卷积神经网络基本原理、常用人脸表情数据库等。
2.设计并实现基于深度卷积网络的人脸表情识别模型，包括模型结构设计、网络参数设置、训练策略选择等方面。
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。
首先，将进行文献综述，深入研究人脸表情识别的相关理论基础、国内外研究现状以及深度学习在该领域的应用。
其次，将设计并实现基于深度卷积网络的人脸表情识别模型，并进行实验验证和分析。
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.提出一种高效的基于深度卷积网络的人脸表情识别模型，该模型能够提取更具判别力的特征表示，提高表情识别的准确率。
2.探索针对人脸表情识别的数据增强策略，通过生成新的训练样本，提高模型对不同光照、姿态、遮挡等情况的鲁棒性。
3.研究优化训练策略，例如采用自适应学习率、dropout等方法，提高模型的收敛速度和泛化能力。
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] 邓伟. 基于深度学习的人脸表情识别研究[D]. 南京: 南京邮电大学, 2019.
[2] 赵凯. 基于深度学习的人脸表情识别算法研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工业大学, 2018.
[3] 刘华锋, 刘光灿, 李云松. 基于深度卷积神经网络的人脸表情识别[J]. 计算机应用, 2017, 37(9): 2591-2597.
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