基于深度学习的人脸面部情感识别的研究

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基于深度学习的人脸面部情感识别的研究

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基于深度学习的人脸面部情感识别的研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 项目背景与研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-13页
1.3 本文的主要研究内容和章节安排	第13-15页
第2章人脸情感识别关键技术的研究	第15-36页
2.1 引言	第15页
2.2 人脸情感识别流程	第15-16页
2.3 传统的面部表情特征学习方法	第16-19页
2.3.1 局部二值模式	第16-18页
2.3.2 Gabor	第18-19页
2.4 支持向量机	第19-20页
2.5 神经网络	第20-24页
2.5.1 神经网络模型	第20-22页
2.5.2 反向传播算法	第22-24页
2.6 卷积神经网络模型	第24-33页
2.6.1 卷积层	第24-27页
2.6.2 采样层	第27页
2.6.3 network in network	第27-29页
2.6.4 inception结构	第29-33页
2.7 代价函数	第33页
2.8 过拟合问题与正则化	第33-35页
2.8.1 过拟合问题	第33-34页
2.8.2 正则化	第34-35页
2.9 本章小结	第35-36页
第3章基于深度学习的系统设计与实现	第36-44页
3.1 引言	第36页
3.2 系统整体架构设计	第36-37页
3.3 网络模型	第37-39页
3.3.1 模型改进	第37-38页
3.3.2 激活函数的选取	第38-39页
3.4 整体网络模型	第39-42页
3.5 深度学习框架的比较选择	第42-43页
3.6 本章小结	第43-44页
第4章深度学习网络模型训练和实验结果	第44-55页
4.1 引言	第44页
4.2 实验环境	第44页
4.3 数据集的选择和增强	第44-47页
4.3.1 数据集的选择	第44-46页
4.3.2 数据的增强	第46页
4.3.3 数据预处理方式	第46-47页
4.4 网络模型参数的设置	第47-49页
4.4.1 模型参数的初始化	第47-48页
4.4.2 训练参数设置	第48-49页
4.4.3 优化算法	第49页
4.5 网络模型的训练	第49-51页
4.6 实验结果	第51-55页
4.6.1 实验结果	第51-54页
4.6.2 系统运行结果	第54-55页
结论	第55-56页
参考文献	第56-60页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第60-62页
致谢	第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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