面部表情識別是人工智能領(lǐng)域的一個重要研究方向，它涉及到計算機視覺和機器學(xué)習(xí)等多個技術(shù)領(lǐng)域。面部表情作為人類情感和意圖的重要非語言表達方式，其自動識別對于提升人機交互的自然性和智能化水平具有重要意義。在安全監(jiān)控、心理健康分析、智能客服、游戲娛樂等多個應(yīng)用場景中，面部表情識別技術(shù)都有著廣泛的應(yīng)用前景。 隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，面部表情識別的準確性和效率得到了顯著提升。通過對大量面部圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)模型能夠識別和分類不同的面部表情，如快樂、悲傷、驚訝、憤怒等。然而，面部表情識別仍然面臨著多項挑戰(zhàn)，如表情的微妙變化識別、不同文化背景下表情差異的處理、以及在復(fù)雜環(huán)境下的穩(wěn)定性和準確性等。 本研究旨在探索基于機器學(xué)習(xí)的面部表情識別算法，通過改進算法模型和學(xué)習(xí)策略，提高識別的準確性和效率。本次科研將結(jié)合當(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。