1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，人机交互技术也逐渐成为研究热点。
作为人机交互的重要组成部分，表情识别技术近年来发展迅速。
人脸表情是人类表达情感的重要方式，通过识别和分析人脸表情，可以帮助计算机更好地理解人类的情感和意图，进而实现更加自然、智能的人机交互体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情识别作为计算机视觉和模式识别领域的一个重要研究方向，近年来取得了显著的进展。
国内外学者在人脸表情数据库的建立、表情特征提取方法以及表情分类器设计等方面进行了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容是利用OpenCV库设计并实现一个基于OpenCV的人脸表情识别系统。
该系统能够从静态图像或视频流中识别人脸，并对人脸的表情进行识别和分类。
主要内容包括：
1.人脸检测与定位:利用OpenCV库中提供的人脸检测算法，例如Haar特征分类器或基于深度学习的人脸检测模型，实现对图像或视频流中人脸的快速、准确检测。
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。
1.理论研究:首先，对人脸表情识别技术进行深入研究，包括人脸检测技术、表情特征提取方法以及表情分类算法等方面。
阅读相关文献，了解国内外研究现状和最新进展，为系统设计和实现提供理论基础。
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的轻量级人脸表情识别系统:本研究将利用OpenCV库的强大功能，设计和实现一个轻量级的人脸表情识别系统，使其能够在资源受限的设备上运行，例如嵌入式系统、移动设备等。
2.高效的表情特征提取方法:本研究将探索和比较不同的表情特征提取方法，例如基于深度学习的特征提取方法，以提高表情识别的效率和准确率。
3.融合多种分类策略:本研究将尝试融合多种分类策略，例如将SVM和CNN等分类器结合起来，以提高表情识别的鲁棒性和泛化能力。
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]李晓华,王文成,王倩倩.基于深度学习的人脸表情识别研究综述[J].计算机应用研究,2021,38(12):3553-3561.
[2]张雪英,王晓华.基于卷积神经网络的人脸表情识别研究[J].电子技术应用,2021,47(09):112-116.
[3]陈宇,卢官明,刘帅师.基于多特征融合的人脸表情识别[J].电子与信息学报,2020,42(11):2844-2851.
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