微表情识别研究任务书

 2021-11-07 09:11

1. 毕业设计(论文)主要目标:

  1. 基于MATLAB的跨库微表情识别算法研究;
  2. 设计无监督的目标自适应最小二乘回归模型;
  3. 实现无监督的跨库微表情识别。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

  1. 所提出的无监督的目标自适应最小二乘回归模型的基本思想是基于源域样本及其标签信息学习一个回归系数矩阵,用于预测目标域样本的标签;
  2. 利用组稀疏充分考虑面部不同区域对于微表情识别的不同贡献;
  3. 利用低轶的限制提升微表情识别的性能。

3. 主要参考文献

[1]王甦菁. 微表情自动识别最新进展[A]. 中国心理学会.第二十一届全国心理学学术会议摘要集[C].中国心理学会:中国心理学会,2018:1.
[2]刘振,王甦菁,李擎.基于多任务中级特征个性化学习的微表情识别[J/OL].计算机工程与应用:1-6[2019-01-01].
[3]李文书,张琛,李宏汀,邹涛涛,阮梦慧.微表情识别方法综述[J].人类工效学,2018,24(04):75-80.
[4]李传烨. 微表情识别关键技术研究[D].山东大学,2018.
[5]Y. Zong, W. Zheng, X. Huang, J. Shi, Z. Cui and G. Zhao, 'Domain Regeneration for Cross-Database Micro-Expression Recognition,' in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 27, no. 5, pp. 2484-2498, May 2018.
[6]Yuan Zong, Xiaohua Huang, Wenming Zheng, Zhen Cui, Guoying Zhao, “Learning a Target Sample Re-Generator for Cross-Database Micro-Expression Recognition,” ACM 25th Conference on Multimedia (ACM MM2017), pp.872-880, 2017.

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