摘要
表情是人类情感表达的重要方式，对人机交互、心理健康评估等领域具有重要意义。
自动表情识别旨在赋予机器理解人类情感的能力，近年来成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点。
随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的表情识别方法因其强大的特征学习能力和识别精度，逐渐取代传统方法占据主导地位。
本文首先概述表情识别的研究背景及意义，阐述相关概念，包括表情类型、数据库和常用评价指标。
其次，对基于神经网络的表情识别方法进行系统综述，涵盖早期研究、卷积神经网络、深度学习优化方法以及多模态融合等方面，并分析各种方法的优缺点。
最后，总结现有研究的不足，并展望未来发展趋势，如小样本学习、跨领域泛化、多模态融合以及实时性等方面。
关键词：表情识别；神经网络；深度学习；卷积神经网络；多模态融合
1.1表情识别的定义
表情识别是指利用计算机视觉技术自动识别和分析人类面部表情，进而推断其情感状态的过程。
它涉及心理学、图像处理、模式识别、机器学习等多个学科，是人工智能领域的重要研究方向之一。
1.2表情类型
表情类型通常分为基本表情和复合表情。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
