基于深度学习的人脸表情识别算法研究

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基于深度学习的人脸表情识别算法研究

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基于深度学习的人脸表情识别算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-19页
· 研究背景及意义	第10-11页
· 人脸表情识别技术研究与应用现状	第11-13页
· 相关技术与方法综述	第13-17页
· 表情图像预处理	第13页
· 表情特征提取	第13-15页
· 表情分类	第15-17页
· 课题的研究内容	第17页
· 论文组织结构	第17页
· 本章小结	第17-19页
第2章深度学习和卷积神经网络	第19-31页
· 深度学习	第19-22页
· 深度学习概述	第19-20页
· 深度学习的基本思想	第20页
· 深度学习的常用方法	第20-22页
· 多层前馈网络	第22-26页
· 感知器单元	第22-23页
· 多层前馈网络	第23-24页
· 反向传导算法	第24-26页
· 卷积神经网络的基本原理	第26-29页
· 卷积神经网络的网络结构	第26-27页
· 稀疏连接与权值共享	第27页
· 卷积网络的训练过程	第27-29页
· 深度学习的应用	第29-30页
· 本章小结	第30-31页
第3章人脸表情识别的深度连续卷积神经网络模型	第31-41页
· 深度连续卷积神经网络构建	第31-33页
· 卷积神经网络的一般结构	第31-33页
· 连续卷积的网络结构	第33页
· 结构分析及参数优化	第33-36页
· 连续卷积结构分析	第33-34页
· 卷积核大小的选择	第34页
· 池化	第34-35页
· 激活函数	第35页
· Dropout	第35-36页
· 实验与结果分析	第36-40页
· 实验设置	第36-38页
· 对比实验	第38页
· 分析与比较	第38-40页
· 本章小结	第40-41页
第4章人脸表情识别系统的设计	第41-51页
· 软件设计方案	第41-44页
· 功能描述	第41-42页
· 系统开发环境	第42-44页
· 主要功能的详细设计	第44-50页
· 人脸表情图像预处理	第44-46页
· 人脸表情样本训练与人脸表情识别	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
第5章深度连续卷积神经网络模型的其它应用实验	第51-56页
· 手写数字识别	第51-54页
· MNIST手写数字数据集	第51-52页
· 网络模型和参数设置	第52-53页
· 实验结果与分析	第53-54页
· 复杂彩色图像分类	第54-55页
· CIFAR-10数据集	第54-55页
· 网络模型和参数设置	第55页
· 实验结果与分析	第55页
· 本章小结	第55-56页
第6章结论	第56-57页
参考文献	第57-62页
在学研究成果	第62-63页
致谢	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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