面部表情識別主要是指通過利用計算機對檢測得到的面部表情進行特征的分析提取以及對面部表情進行分類識別,使計算機可以按照正常人的心理思維對面部表情進行識別和相應(yīng)的分析理解和綜合處理,滿足人們在不同應(yīng)用場景下的需求,建立更加智能化的一種人機交互環(huán)境。21世紀(jì)以來,計算機和人工智能以及他們的相關(guān)技術(shù)迅速發(fā)展,人類對計算機的認(rèn)識和要求也越來越高。人們不僅希望計算機可以像人類那樣,會聽會說會看,還迫切地希望計算機可以更好地理解和表達一些屬于人類自身的想法,更加智能化,從而幫助人們更快速便捷地完成工作。本文以進一步提高面部表情識別的準(zhǔn)確性為主要研究目標(biāo),對基于深度學(xué)習(xí)方法的面部表情識別算法展開了一系列的探索和研究,為構(gòu)建更有效的視覺特征服務(wù)提供了理論基礎(chǔ)分析和相應(yīng)的技術(shù)基礎(chǔ)支撐,并構(gòu)建了一套面部表情識別系統(tǒng)。本文的主要研究工作內(nèi)容如下:1.本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)改進的SSD面部表情識別算法。在原始網(wǎng)絡(luò)模型SSD目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)上,為提高SSD目標(biāo)檢測算法對于表情圖像特征的提取能力,對SSD網(wǎng)絡(luò)檢測模型進行重構(gòu),保留特征提取效果較好的卷積層,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征可視化分析技術(shù),對SSD網(wǎng)絡(luò)模型...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 面部表情識別國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)及安排
2 相關(guān)基礎(chǔ)論述
    2.1 面部表情識別基本流程
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 SSD算法介紹
        2.3.1 設(shè)計思路
        2.3.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        2.3.3 損失函數(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 基于網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)改進的SSD面部表情識別算法
    3.1 引言
    3.2 網(wǎng)絡(luò)總體框架
        3.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 匹配策略
    3.3 表情特征可視化分析
        3.3.1 特征可視化方法
        3.3.2 可視化結(jié)果分析
    3.4 實驗及結(jié)果分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.4.2 實驗設(shè)計
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 基于中心損失函數(shù)改進的SSD面部表情識別算法
    4.1 引言
    4.2 中心損失函數(shù)
    4.3 損失函數(shù)設(shè)計
    4.4 實驗及結(jié)果分析
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)
        4.4.2 實驗設(shè)計
        4.4.3 實驗結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
5 面部表情識別系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)
        5.1.1 總體需求分析
        5.1.2 功能模塊劃分
        5.1.3 實驗環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)界面
    5.3 系統(tǒng)測試
        5.3.1 控制部分功能測試
        5.3.2 顯示部分功能測試
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果



本文編號：3891739