基于深度学习的表情识别方法研究

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基于深度学习的表情识别方法研究

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基于深度学习的表情识别方法研究

论文目录
摘要	第3-4页
Abstract	第4-8页
第1章绪论	第8-15页
1.1 课题的研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 表情识别研究现状	第9-10页
1.2.2 深度学习研究现状	第10-11页
1.2.3 基于深度学习的表情识别研究现状	第11-12页
1.3 深度学习的典型模型	第12-13页
1.3.1 深度卷积神经网络	第12页
1.3.2 深度信念网络	第12-13页
1.3.3 深度玻尔兹曼机	第13页
1.3.4 堆叠自动编码器	第13页
1.4 本文主要研究内容	第13-15页
第2章深度学习和深度卷积神经网络	第15-19页
2.1 引言	第15-16页
2.2 深度卷积神经网络的基本原理	第16-18页
2.2.1 深度卷积神经网络结构	第16页
2.2.2 局部连接与权值共享	第16页
2.2.3 网络训练	第16-18页
2.3 本章小结	第18-19页
第3章基于深度卷积神经网络的静态表情识别	第19-33页
3.1 引言	第19-20页
3.2 深度卷积神经网络的构建	第20-24页
3.2.1 模型结构	第20-21页
3.2.2 激活函数	第21-22页
3.2.3 Dropout	第22-23页
3.2.4 损失函数	第23页
3.2.5 参数优化	第23-24页
3.3 Softmax分类器	第24-25页
3.4 实验描述与结果分析	第25-32页
3.4.1 静态表情识别的实验描述与结果分析	第25-29页
3.4.2 静态遮挡表情识别的实验描述与结果分析	第29-32页
3.5 本章小结	第32-33页
第4章基于深度卷积神经网络的动态表情识别	第33-42页
4.1 引言	第33页
4.2 基于深度卷积神经网络的动态表情识别的总体框架	第33-34页
4.3 基于Haar分类器的实时人脸检测算法	第34-37页
4.3.1 Haar-like特征	第34页
4.3.2 积分图	第34-36页
4.3.3 Adaboost算法	第36-37页
4.3.4 联级分类器	第37页
4.4 表情图像预处理	第37-38页
4.4.1 灰度化	第38页
4.4.2 归一化	第38页
4.5 深度卷积神经网络的训练	第38-39页
4.6 实验描述与结果分析	第39-41页
4.6.1 实验描述	第39页
4.6.2 结果分析	第39-41页
4.7 本章小结	第41-42页
第5章基于深度连续卷积神经网络的表情识别	第42-55页
5.1 引言	第42-43页
5.2 深度连续卷积神经网络的构建	第43-44页
5.3 深度卷积神经网络与深度连续卷积神经网络的对比	第44-46页
5.3.1 模型结构	第44-45页
5.3.2 激活函数	第45-46页
5.3.3 参数优化	第46页
5.4 实验描述与结果分析	第46-53页
5.4.1 静态表情识别的实验描述与结果分析	第46-50页
5.4.2 静态遮挡表情识别的实验描述与结果分析	第50-52页
5.4.3 动态表情识别的实验描述与结果分析	第52-53页
5.5 本章小结	第53-55页
第6章总结与展望	第55-57页
致谢	第57-58页
参考文献	第58-65页
作者简介	第65页
攻读硕士学位期间研究成果	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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