1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能技术的飞速发展，人脸表情分析作为情感计算领域的重要分支，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
人脸表情是人类表达情感的重要方式，能够直观地反映个体的内心活动和情绪状态。
基于人脸表情分析技术，可以实现情感识别、人机交互、医疗诊断、广告推荐等多种应用，具有重要的研究价值和广阔的应用前景。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情分析一直是计算机视觉和模式识别领域的热点研究方向，近年来取得了显著进展。
1. 国内研究现状
国内学者在人脸表情分析领域开展了大量研究工作，并在人脸表情数据库构建、表情特征提取、表情分类方法等方面取得了一定成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究内容主要包括以下几个方面:
1.人脸表情分析关键技术研究:深入研究人脸表情分析的关键技术，包括人脸检测、特征提取和表情分类。
人脸检测:研究基于深度学习的人脸检测算法，例如MTCNN、SSD等，实现快速准确的人脸定位。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤进行：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解人脸表情分析技术的发展现状、研究热点和最新成果，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析：分析基于安卓平台的人脸表情分析系统的功能需求和非功能需求，明确系统的目标用户、应用场景和性能指标。
3.系统设计：设计系统的总体架构、功能模块和数据库结构，选择合适的开发技术和工具，制定详细的开发计划。
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.轻量级人脸表情识别模型：针对移动设备资源受限的特点，研究轻量级的人脸表情识别模型，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用，提高模型的运行效率。
2.多模态情感分析：结合人脸表情、语音语调、文本内容等多模态信息，进行情感分析，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
3.个性化情感分析：考虑用户的个体差异，建立个性化的情感分析模型，提高情感识别的针对性和有效性。
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.李华,王晓华.基于深度学习的人脸表情识别研究综述[J].计算机科学,2021,48(12):13-25.
2.张三,李四.基于Android平台的人脸识别考勤系统设计与实现[J].计算机工程与应用,2020,56(21):247-253.
3.刘五,陈六.基于深度卷积神经网络的人脸表情识别[J].计算机应用,2019,39(S2):281-285.
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