1. 毕业设计（论文）的内容和要求

基本内容： 设计并实现一个基于机器学习的面部表情识别，具备以下功能： 1. 将照片进行预处理，基于小波变换(DWT)的图像分割以及统计分析方法,提取人脸表情特征 2. 通过面部特征提取来确定人脸 3. 输入大量人脸图片进行机器学习，修改参数使识别精度提升 4. 将人面部表情经过机器学习后，基于卷积神经网络（CNN）识别人脸表情 基本要求： 1． 将识别的人脸框住并在人脸附近输出表情结果 2． 对于不同年龄的人都可以有准确的识别精度 3． 对于不同场景下不同亮度的面部要有基本的识别

2. 参考文献

[1] 周志华著．机器学习．北京：清华大学出版社 北京:清华大学出版社,2016 [2] Chris Albon著 Machine learning with Python cookbook 南京:东南大学出版社,2018 [3] 赵春江著 机器学习经典算法剖析::基于OpenCV 北京:人民邮电出版社,2018 [4] 主编王文峰, 李大湘, 王栋著 人脸识别原理与实战:以MATLAB为工具 北京:电子工业出版社,2018 [5] 熊欣著 人脸识别技术与应用 郑州:黄河水利出版社,2018 [6] 张平著 OpenCV算法精解:基于Python与C 北京:电子工业出版社,2017 [7] 魏贞原著 机器学习:Python实践 北京:电子工业出版社,2018 [8] 吕云翔著 . 机器学习基础 北京:清华大学出版社,2018 [9] Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle著 兴军亮, 艾海舟等译 图像处理、分析与机器视觉 北京:清华大学出版社,2016 [10]孙延奎著 小波变换与图像、图形处理技术 北京:清华大学出版社,2018

3. 毕业设计（论文）进程安排

起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 20190116-20190303 撰写开题报告 20190304-20190415 程序原形，并完成英文翻译 20190416-20190430 自我学习，修改参数 20190501-20190515 功能检测 20190516-20190530 撰写论文 20190601-20190605 交论文初稿 20190606-20190609 修改论文并定稿打印装订，递交 20190610--- 等待答辩，准备答辩PPT