1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1研究背景及意义

人脸表情是人们之间非语言交流时的最丰富的资源和最容易表达人们感情的一种有效方式，在人们的交流中起着非常重要的作用。表情含有丰富的人体行为信息，是情感的主载体，通过脸部表情能够表达人的微妙的情绪反应以及人类对应的心理状态，由此可见表情信息在人与人之间交流中的重要性。人脸表情识别技术随着人们对表情信息的日益重视而受到关注，成为目前一个研究的热点，因此我们可以看到在第二季的《大国重器》中人脸表情识别技术也被作为单独一期呈现给观众。

所谓人脸表情识别，就是利用计算机进行人脸表情图像获取、表情图像预处理、表情特征提取和表情分类的过程，它通过计算机分析人的表情信息，从而推断人的心理状态，最后达到实现人机之间的智能交互。不仅如此，利用计算机对人类表情进行分析也能够更好的促进人与人之间的交流，使得人与人之间，尤其是残障人士更好的表达自己，也能使得彼此之间能够更好的理解彼此的所表达的实际内心想法。它的研究对于自然和谐的人机交互、远程教育、安全驾驶、游戏应用、辅助医疗等都有重要的作用和意义。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容及目标

本文简要介绍了人脸表情识别的研究背景与意义,以及现在国内外研究状况分析，并介绍现在主流的人脸表情识别的基本原理，相关理论与方法，分析目前人脸表情识别研究的热点和难点问题，并简要介绍人脸表情识别的发展趋势，由此引出非线性的核独立成分分析算法的由来、基本原理、以及将其应用于人脸表情识别中，并将其进行改进应用。然后进行基于核独立成分分析的人脸表情识别算法的仿真测试并进行性能评估。最后是对本论文的总结与展望。

研究目标是通过核独立成分分析算法实现对人脸特征的提取，并验证改进后的核独立成分分析算法具有更高的识别效率。

3. 研究计划与安排

1-3周：在知网以及谷歌引擎上查阅中外文献，完成开题报告
4-6周：对论文进行总体设计，完成论文综述
7-10周：设计核独立成分分析算法，以及功能模块设计
11-13周：进行编码和仿真测试，得出结果
14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

1. 吴一全，曹照清, 陶飞翔. 结合多尺度几何分析和kica的遥感图像变化检测, 遥感学报, 2015,19(1),127-2133.

2. 张红梅.人脸检测及面部特征定位技术研究与系统实现.[硕士学位论文].重庆:重庆大学,2005.

3.王志良.基于计算机视觉的表情识别技术综述［j］,计算机工程，2006,32(11),230-232.