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科研主题：NTU吕教授——
基于机器学习的面部表情识别算法
面部表情识别是人工智能领域的一个重要研究方向，它涉及到计算机视觉和机器学习等多个技术领域。面部表情作为人类情感和意图的重要非语言表达方式，其自动识别对于提升人机交互的自然性和智能化水平具有重要意义。在安全监控、心理健康分析、智能客服、游戏娱乐等多个应用场景中，面部表情识别技术都有着广泛的应用前景。
随着机器学习技术，特别是深度学习的快速发展，面部表情识别的准确性和效率得到了显著提升。通过对大量面部图像数据的学习，机器学习模型能够识别和分类不同的面部表情，如快乐、悲伤、惊讶、愤怒等。然而，面部表情识别仍然面临着多项挑战，如表情的微妙变化识别、不同文化背景下表情差异的处理、以及在复杂环境下的稳定性和准确性等。
本研究旨在探索基于机器学习的面部表情识别算法，通过改进算法模型和学习策略，提高识别的准确性和效率。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀
导师
指南者留学特邀导师：吕教授
新加坡南洋理工大学MAE学院终身教授、人工智能课程总监
人工智能、自动驾驶领域专家

擅长Computer Vision、Automotive Engineering、Control Syetems Design等研究
我们的优势
我们的名校科研
其他机构科研
教授1v1指导
10-20人班课
提供更个性化的科研教学指导
学生不容易得到个人化的关注
独立一作论文
共同一作论文
让学生全面地参与研究项目，从而获得更多的学术成就和独立思考的能力
导致学生的贡献被稀释，不容易凸显个人能力
教授直接指导论文
教授不指导论文
直接从资深专家那里获取知识和经验，有利于论文的高质量完成
缺乏专业指导，导致论文质量不高
Research论文
Review论文
强调实际研究和数据收集，更容易在学术界得到认可
更侧重于理论分析而非数据研究，不容易得到学术认可
100%有推荐信
不全都有推荐信
确保学生在留学申请时有强有力的推荐支持
缺乏推荐信会影响将来的留学申请
EDU邮箱推荐信
私人邮箱推荐
使用教育邮箱发送的推荐信更具权威性
缺乏权威性，不容易被接受
教授进群随时直接联系
只能在班课会议上沟通
便于实时解答疑问和及时获取反馈
缺乏及时和个性化的反馈
华人教授汉语指导
英文授课听不懂
使用汉语讲授专业知识内容更容易消化理解
用英文讲授高深的专业知识内容会形成语言障碍影响学习的质量
你将收获
国际会议论文发表
名校推荐信
全方位助力留学申请
适合人群
留学申请：计划申请人工智能、计算机等相关专业的同学
提升背景：希望增加深度学术研究经历，提升独立研究能力的同学
锻炼技能：想要掌握人工智能领域知识，包括Python、机器学习、论文撰写等技能的同学
具体安排
Week 1
Find the Topic
  • 1V1 office hour
  • Find the topic
Week 2
Machine 
Learning
Algorithms I
  • Supervised Learning and Unsupervised Learning
  • Categorical Variable and Continuous Variable
  • Linear Models
Week 3
Machine 
Learning 
Algorithms II
  • Multicollinearity
  • Entropy
  • Decision Tree
Week 4
Machine 
Learning 
Algorithms III
  • Advanced Tree Based Models
  • Neural Network
  • Unstructured Data
Week 5
Data 
Analysis
  • 1V1 office hour
  • Try to analyze the data
Week 6-8
Implementation of 
Machine 
Learning
Algorithms
  • 1V1 office hour
  • Apply machine learning algorithms to make predictions.
Week
9-12
Paper
Writing
  • Discussion & Paper Writing
  • Submit Paper   
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