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基于深度学习的人脸表情识别
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基于深度学习的人脸表情识别
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第一章 绪论第12-22页
　　· 课题的背景和意义第12-13页
　　· 人脸表情识别技术国内外现状第13-18页
　　　　· 表情特征提取方法第14-16页
　　　　· 特征降维方法第16-17页
　　　　· 特征分解的方法第17-18页
　　· 表情分类第18-20页
　　　　· 隐马尔可夫模型法第18页
　　　　· 人工神经网络法第18页
　　　　· 支持向量机法第18-19页
　　　　· Adaboost 法第19页
　　　　· K 最近邻算法第19页
　　　　· 稀疏表示分类法第19-20页
　　· 小结第20页
　　· 本文主要研究内容第20页
　　· 本文章节安排第20-22页
第二章 深度学习的基本原理第22-34页
　　· 引言第22-23页
　　· 深度信念网络的基本原理第23-25页
　　　　· 受限玻尔兹曼机第23页
　　　　· 深度信念网络第23-25页
　　· 卷积神经网络的基本原理第25-29页
　　　　· 卷积神经网络的网络结构第25-26页
　　　　· 关于参数减少与权值共享第26-27页
　　　　· 卷积网络的训练过程第27-29页
　　· 去噪自动编码器的基本原理第29-32页
　　　　· 去噪自动编码器的网络结构第29-31页
　　　　· 去噪自动编码器的特点理解第31-32页
　　· 深度学习的应用第32-33页
　　· 小结第33-34页
第三章 基于深度信念网络的人脸表情识别第34-49页
　　· 引言第34页
　　· 多层感知器的基本原理第34-37页
　　　　· MLP 神经网络模型第34-35页
　　　　· 全互联 MLP 神经网络模型第35-37页
　　· 深度信念网络与多层感知器的融合第37-38页
　　· 人脸表情特征提取——局部二元模式第38-40页
　　· 实验结果与分析第40-48页
　　　　· 实验设置第40-41页
　　　　· 基于 DBNs 的对原始像素人脸表情识别实验结果第41-44页
　　　　· 基于 DBNs 的对 LBP 算子的人脸表情识别实验结果第44-46页
　　　　· 性能比较第46-48页
　　· 结论第48-49页
第四章 基于深度信念网络的鲁棒性人脸表情识别第49-54页
　　· 引言第49页
　　· 鲁棒性实验结果及分析第49-53页
　　　　· 基于深度信念网络的鲁棒性实验结果第49-50页
　　　　· 性能比较第50-53页
　　· 小结第53-54页
第五章 系统设计与实现第54-62页
　　· 引言第54页
　　· GUI 的设计原则及界面层次结构第54-57页
　　　　· GUI 的设计原则第54-55页
　　　　· GUI 的界面层次结构第55-57页
　　· GUDIE 组件及属性第57-59页
　　　　· 常用组件第57-58页
　　　　· 组件属性第58-59页
　　· 系统软件实现第59-61页
　　· 系统小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-65页
　　· 工作总结第62页
　　· 不足与展望第62-65页
　　　　· 人脸表情数据库建设第63页
　　　　· 微表情特征提取第63页
　　　　· 基于多特征融合的人脸表情识别第63-64页
　　　　· 表情识别的鲁棒性第64-65页
参考文献第65-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间的研究成果第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。
 
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