基于非負矩陣分解的人臉表情識別的開題報告一、研究背景人類的表情是面部表情肌肉的一組動態變化或者一種感情狀態。人臉表情在人際交往、情感傳遞和心理波動等方面具有重要的意義。現有的研究中，面部表情的分類和識別可以應用于人機交互、情感根據和安全保障等領域，而智能嵌入式系統、智能家居、自動駕駛等領域也需要實現面部表情的識別。因此，人臉表情識別技術成為目前研究的熱點，其中基于非負矩陣分解算法的人臉表情識別方法已經在大量的相關研究中獲得了應用。二、研究目的本文旨在研究基于非負矩陣分解算法的人臉表情識別，并通過算法實現表情分類與識別。三、研究內容本文擬采用以下研究內容進行研究：1、非負矩陣分解原理的講解2、人臉識別的基本概念和現有技術的評述3、基于非負矩陣分解的人臉表情識別算法的設計與實現。4、通過實驗對算法的正確性和效果的驗證。四、研究方法本文將采用以下的研究方法：1、文獻調研。對人臉表情識別領域相關的發展歷程、研究現狀、最新發展等進行綜述分析。2、原理論證。對非負矩陣分解原理進行解釋，以及與人臉表情識別結合的可行性進行論證。3、算法設計與實現。通過MATLAB等軟件，設計基于非負矩陣分解的人臉表情識別算法，并實現算法程序。4、實驗驗證。采用公共數據集和實驗室采集的數據，對算法的正確性和效果進行實驗驗證，并與其他算法進行比較分析。五、預期成果通過本文的研究，我們期望獲得如下成果：1、明確人臉表情識別領域發展的現狀和未來的發展方向。2、對基于非負矩陣分解算法的人臉表情識別方法的優勢進行闡述，以及能夠實現表情分類的準確率。3、提出可在實際場景中應用的基于非負矩陣分解的人臉表情識別模型。4、完成算法實現，并能夠將該算法應用于實際人機交互場景。六、進度安排本文計劃于2021年的6月初開始進行研究，以下是進度安排：1、6月第一周，了解人臉表情識別領域的現狀并制定研究計劃。2、6月第二周至第三周，對非負矩陣分解原理進行解釋，并與人臉表情識別結合進行可行性探討。3、6月第四周至7月第二周，設計基于非負矩陣分解的人臉表情識別算法，并編寫MATLAB代碼。4、7月第三周至第四周，實驗驗證算法的正確性和性能，并與其他算法進行比較分析。5、8月至9月，完成論文撰寫和答辯準備工作。七、參考文獻[1]吳逸舟,賈志鵬,付昆,等.基于非負矩陣分解的人臉表情識別[J].中南林業科技大學學報(自然科學版),2017,37(11):7-12.[2]Zhang,Z.(2014).Aflexiblenewtechniqueforcameracalibration.IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,22(11),1330-1334.[3]梅志偉,沈龍,言毅之.基于LBP-TOP特征與圖像融合的人臉表情識別[J].光學精密工程,2014,22(2):401-409.[4]王曉晨,焦旭斌,鮑維,等.一種基于文化遺傳算法的特征選擇方法及其在人臉表情識別中的應用[J].中國科學E輯:數學,2012,42(10):1106-1119.[5]Ma,Y.,&Zhang,H.(2003).Facerecognitionbasedonfeatu