1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.前言面部表情识别就是提取人的面部特征并进行处理从而识别出其表情，它是人工智能和人机交互的重要组成部分，其研究涉及了多个学科[1]。
随着技术的不断发展，面部表情识别在智能交通，公共安全等多个方面的应用都有着出色的表现[2]。
例如，在刑事侦查中面部表情识别可用于定量评估被询问者的情绪状态和变化；在医疗系统中面部表情识别可以揭示临床相关的表情变化以判断一些神经系统疾病；在电子商务中，面部表情识别可用于电子设备交互时判断客户对服务的满意程度。
剩余内容已隐藏，您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容！
2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1.本课题要研究或解决的问题本课题就是研究表情特征的提取、描述和分类方法，设计并编写一套基于LBP和LPQ的表情识别算法，用于识别静态图片中的人脸面部中喜，怒，哀，乐等表情的识别，大致流程如图4所示。
图4 人脸表情识别流程本课题拟使用LBP和LPQ进行特征提取，用支持向量机作为面部表情识别的分类器。
LBP简单来说就是对图像中的某一像素点的灰度值与其邻域的像素点的灰度值做比较；而LPQ是通过在灰度图像上的每个像素点的矩形邻域进行离散傅里叶变换提取相位信息。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
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。
