融合可見光和紅外圖像的表情識(shí)別研究的開題報(bào)告

融合可見光和紅外圖像的表情識(shí)別研究的開題報(bào)告摘要本文提出了一種基于融合可見光和紅外圖像的表情識(shí)別方法，并且闡述了該方法的研究思路、實(shí)驗(yàn)方案和預(yù)期成果。該方法主要基于最近幾年來深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，以及可見光和紅外圖像在人臉表情識(shí)別中的互補(bǔ)作用。主要研究?jī)?nèi)容包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、特征融合和表情分類。實(shí)驗(yàn)將從人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇充分研究的開放數(shù)據(jù)集進(jìn)行，使用深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)模式識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比，以評(píng)估我們新方法的準(zhǔn)確性和魯棒性。關(guān)鍵詞：表情識(shí)別；可見光圖像；紅外圖像；深度學(xué)習(xí)；特征融合1.研究背景表情識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，具有廣闊的應(yīng)用前景，例如面部表情識(shí)別可以被應(yīng)用于人機(jī)交互、安全管理等領(lǐng)域。然而，由于個(gè)體之間面部表情的差異性以及光照、姿態(tài)等環(huán)境因素的干擾，表情識(shí)別目前仍存在一定的困難。同時(shí)，由于不同傳感器所捕捉的圖像具有不同的物理特性，可見光和紅外圖像在人臉識(shí)別中存在的互補(bǔ)作用也越來越受到人們的關(guān)注。與可見光圖像不同，紅外圖像不受環(huán)境光的影響，同時(shí)還可以將人體部位顯示為溫度分布，因此被廣泛應(yīng)用于夜視、人體識(shí)別、安防等領(lǐng)域。然而，在紅外圖像中，對(duì)于表情識(shí)別的研究較少，主要因?yàn)槿四槺砬榈募?xì)節(jié)信息在紅外圖像中較難捕捉。因此，實(shí)現(xiàn)可見光和紅外兩種圖像的融合有望提高表情識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。2.研究?jī)?nèi)容與意義本文旨在探究基于融合可見光和紅外圖像的表情識(shí)別方法。具體研究?jī)?nèi)容主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、特征融合和表情分類。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們將使用歸一化和亮度調(diào)整等方法，對(duì)可見光和紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理，以消除不同光照條件的影響。在特征提取階段，我們將從學(xué)術(shù)界常見的特征提取方法中選擇一種合適的方法，例如LBP、PCA、HOG等，用于對(duì)原始圖像進(jìn)行特征提取。在特征融合階段，我們將使用傳統(tǒng)的特征加權(quán)融合方法和深度學(xué)習(xí)中的多模態(tài)特征融合方法，將得到的可見光和紅外圖像的特征融合起來。最后，我們將使用多種傳統(tǒng)模式識(shí)別方法和基于深度學(xué)習(xí)的表情識(shí)別方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，以評(píng)估我們的方法的準(zhǔn)確性和魯棒性。本文的意義在于探究可見光和紅外圖像在表情識(shí)別中的互補(bǔ)作用，提出一種基于深度學(xué)習(xí)和特征融合的新方法，以提高表情識(shí)別的準(zhǔn)確率和魯棒性。3.預(yù)期成果通過本文的研究，我們預(yù)期得到以下成果：1)提出一種基于融合可見光和紅外圖像的表情識(shí)別方法，并將其與傳統(tǒng)模式識(shí)別方法進(jìn)行比較。2)探究可見光和紅外圖像在表情識(shí)別中的互補(bǔ)作用，分析各種特征提取方法和特征融合方法在該方法中的應(yīng)用。3)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，總結(jié)出影響表情識(shí)別準(zhǔn)確率的主要因素，并提出相應(yīng)的解決方法。4)在實(shí)驗(yàn)中對(duì)比分析不同算法的表情識(shí)別準(zhǔn)確率和魯棒性，驗(yàn)證本文提出方法的優(yōu)越性。4.研究計(jì)劃與安排本文的研究計(jì)劃與安排主要分為以下幾個(gè)階段：1)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提?。菏占砬閿?shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，提取表情特征。2)特征融合與模型訓(xùn)練：使用傳統(tǒng)的特征加權(quán)融合方法和深度學(xué)習(xí)中的多模態(tài)特征融合方法，融合可見光和紅外圖像的特征，訓(xùn)練表情識(shí)別模型。3)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析：從人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇充分研究的開放數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，基于準(zhǔn)確率和魯棒性對(duì)比分析不同算法的表情識(shí)別性能。4)論文撰寫：總結(jié)本文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)果，撰寫論文。預(yù)計(jì)研究時(shí)間為9個(gè)月。5.參考文獻(xiàn)[1]T.Ahonen,A.Hadid,M.Pietik?inen.FaceRecognitionwithLocalBinaryPatterns.ComputerVision-ECCV2004,469-481.[2]Y.Zhu,F.Huang,J.Lu.InfraredandVisibleImageFusionviaMulti-scaleDecompositionandSparseRepresentation.InfraredPhysics&Technology,2016.[3]Z.M.He,C.M.Li,Z.C.Long,etal.FaceRecognitionunderFluorescenceandAmbientIllumin