1. 本选题研究的目的及意义
人脸表情是人类表达情感的重要方式之一，它在人机交互、情感计算、医疗诊断等领域具有广泛的应用价值。
随着智能手机的普及和移动互联网的快速发展，基于安卓平台的人脸表情分析系统研究与实现具有重要的现实意义。
近年来，深度学习技术的突破为图像识别领域带来了革命性的进步，人脸表情识别作为图像识别领域的一个重要分支也取得了显著的进展。
2. 本选题国内外研究状况综述
人脸表情分析作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列研究成果。
1. 国内研究现状
国内在人脸表情识别领域起步相对较晚，但近年来发展迅速，涌现出一批优秀的科研机构和学者。
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以下几个方面：
1.人脸表情分析系统需求分析:对系统进行全面分析，确定系统的功能需求、性能需求和开发环境需求，为系统设计和实现提供依据。
2.人脸表情分析系统总体设计:设计系统的架构、模块划分以及数据流程，确保系统结构合理、功能完善、运行稳定。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.相关理论和技术研究:深入学习人脸表情分析、图像处理、模式识别、深度学习等相关理论和技术，为系统的设计和实现奠定基础。
2.系统需求分析:通过查阅文献、用户调研等方式，全面分析系统的功能需求、性能需求和开发环境需求，形成详细的需求规格说明书。
3.系统总体设计:根据需求分析的结果，设计系统的架构、模块划分以及数据流程，绘制系统架构图、模块图和数据流程图。
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:针对移动终端资源受限的特点，研究轻量级的人脸表情识别模型，在保证识别精度的前提下，降低模型的计算复杂度和内存占用，提高系统运行效率。
2.多模态情感识别:尝试结合人脸表情、语音语调等多模态信息进行情感识别，提高情感识别的准确性和鲁棒性。
3.个性化表情识别:针对不同用户的个体差异，研究个性化表情识别方法，提高对个体用户表情识别的准确率。
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.刘伟,张荣,彭复,等.基于迁移学习和卷积神经网络的人脸表情识别[J].电子学报,2020,48(04):749-756.
2.李颖,郭云飞,郭艳.基于深度学习的人脸表情识别研究综述[J].计算机应用研究,2020,37(04):961-967 973.
3.王晓华,徐丹,王俊丽,等.基于迁移学习和卷积神经网络的人脸表情识别[J].电子测量技术,2020,43(09):141-146.
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