1. 本选题研究的目的及意义
人脸表情是人类情感表达的重要方式之一，能够直接反映个体的心理活动和情绪状态。
近年来，随着人工智能和计算机视觉技术的迅速发展，人脸面部表情识别作为情感计算领域的一个重要分支，受到了学术界和工业界的广泛关注。
本选题旨在研究基于MATLAB的人脸面部表情识别技术，探索高效、准确的表情识别算法和系统实现方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情识别技术的研究近年来取得了显著进展，涌现出许多优秀的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸表情识别领域展开了积极探索，取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.人脸表情识别技术概述:介绍人脸表情识别的概念、发展历程、研究现状、应用领域等。
2.人脸图像预处理:研究人脸图像的灰度化、几何归一化、光照补偿等预处理方法，提高图像质量，为后续的特征提取和分类做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究与实验研究相结合的方法，并借助MATLAB软件平台进行系统设计与实现。
具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解人脸表情识别技术的研究现状、发展趋势以及存在的挑战，为本研究提供理论基础。
2.算法设计与实现阶段:研究和比较不同的人脸图像预处理方法、表情特征提取方法以及表情分类方法，选择合适的算法进行改进和优化，并利用MATLAB软件进行编程实现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于改进型特征提取算法的人脸表情识别方法:针对传统特征提取方法存在的问题，结合特定应用场景，对现有算法进行改进和优化，以提高表情识别的准确率和鲁棒性。
2.设计并实现一个基于MATLAB的人脸表情识别系统:该系统将集成多种人脸表情识别算法，并提供友好的用户界面，方便用户进行表情识别实验和应用。
3.探索基于MATLAB的人脸表情识别技术的应用:结合实际应用需求，探索将人脸表情识别技术应用于人机交互、情感计算、医疗诊断等领域，并进行初步的应用研究。
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.张旭东,程玉虎,田学文,等.基于深度学习的人脸表情识别综述[J].计算机应用研究,2020,37(02):337-343 352.
2.徐志颖,金玲玲,李俊.融合注意力机制和多尺度特征的人脸表情识别[J].计算机工程与应用,2022,58(15):163-170.
3.杨敏,李晓丽,刘晓东,等.基于迁移学习和多特征融合的人脸表情识别[J].山东大学学报(工学版),2021,51(06):86-94 102.
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