基于VGGNet深度卷积特征的人脸表情识别方法研究

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ABSTRACT

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CONTENTS

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外现状及趋势

1.3主要研究的内容

1.4论文篇章结构

第二章 深度学习算法原理

2.1 感知机

2.2人工神经网络

2.3典型深度学习网络

2.3.1受限波尔兹曼机

2.3.2深度信念网络

2.4深度卷积神经网络

2.4.1 卷积神经网络

2.4.2VGGNet网络

2.5本章小结

第三章 VGGNet深度卷积特征的人脸表情识别方法研究

3.1 人脸表情预处理

3.2 人脸表情识别深度网络设计

3.2.1 整体网络结构

3.2.2 VGG16-Net训练模型特征提取

3.2.3卷积神经网络训练模型

3.3 算法设计流程

3.4 算法模型评估

3.5本章小结

第四章 训练与结果

4.1数据库介绍

4.2 深度学习框架

4.3实验环境搭建

4.3.1 软件环境配置

4.3.2 Tensorflow深度学习框架安装

4.4 网络模型训练

4.4.1数据准备

4.4.2网络参数设置

4.5实验结果分析

4.6本章小结

总结与展望

工作总结

展望

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的论文

学位论文独创性声明

致谢

附录

附录1

附录2

附录3