基于SCN的夜间弱光场景下实时人脸表情识别方案

一、选题背景及意义

随着科技的不断发展，人脸表情识别技术在生活中的应用越来越广泛。然而，现有的人脸表情识别算法大多在光线较好的条件下表现良好，而在夜间弱光场景下的人脸表情识别仍然存在一定的挑战。

夜间弱光场景下的人脸表情识别面临以下问题：

光线暗淡，导致图像质量下降，人脸特征难以提取。
夜间弱光场景下，人脸的表情变化不易被准确捕捉。
实时性要求高，需要在实时视频流中进行人脸表情识别。

本课题旨在研究基于SCN（Scene-aware Context Networks）的夜间弱光场景下的实时人脸表情识别方案，以解决上述问题。

二、研究内容及技术路线

本课题的研究内容主要包括以下几个方面：

夜间弱光场景下的图像增强：针对夜间弱光场景的图像质量问题，研究图像增强算法，提高图像的亮度和对比度，以便更好地提取人脸特征。
夜间弱光场景下的人脸表情检测：研究夜间弱光场景下的人脸表情检测算法，利用深度学习方法，准确捕捉人脸的表情变化。
实时人脸表情识别：基于SCN模型，将图像增强和人脸表情检测结合起来，实现在夜间弱光场景下的实时人脸表情识别。

技术路线如下：

收集夜间弱光场景下的人脸数据集，包括不同表情的人脸图像。
研究图像增强算法，提高夜间弱光场景下的图像质量。
研究夜间弱光场景下的人脸表情检测算法，训练模型以捕捉人脸表情的变化。
基于SCN模型，将图像增强和人脸表情检测算法结合起来，实现实时人脸表情识别。
对比实验验证算法的准确性和实时性。

三、预期成果

设计并实现基于SCN的夜间弱光场景下的实时人脸表情识别方案。
构建夜间弱光场景下的人脸数据集。
在该数据集上进行实验，验证方案的准确性和实时性。

四、进度安排

第一阶段（1-2周）：调研相关领域的研究成果，对夜间弱光场景下的实时人脸表情识别进行深入了解，并确定研究内容和技术路线。
第二阶段（3-4周）：收集夜间弱光场景下的人脸数据集，并进行数据预处理。
第三阶段（5-8周）：研究图像增强算法和人脸表情检测算法，并进行算法实现和调优。
第四阶段（9-11周）：基于SCN模型，将图像增强和人脸表情检测算法结合起来，实现实时人脸表情识别。
第五阶段（12-14周）：进行实验验证，分析实验结果，撰写毕设论文。

五、存在的问题及解决方案

夜间弱光场景下的图像质量问题：通过研究图像增强算法，提高图像亮度和对比度，以提取人脸特征。
实时性要求高的问题：通过优化算法和采用高性能硬件设备，提高实时人脸表情识别的速度。

六、参考文献

[1] Zhang, X., Sugano, Y., Fritz, M., & Bulling, A. (2017). Appearance-based gaze estimation in the wild. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4511-4520).

[2] Li, X., Liu, W., & Lu, H. (2018). SCN: Switchable Context Network for Semantic Human Parsing. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (pp. 289-304).