基于深度学习的真实环境面部表情识别研究

目录

第1 章绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 深度学习研究现状

1.2.2 表情识别算法研究现状

1.2.3 基于深度学习的表情识别研究现状

1.3 本文的主要工作

1.4 本文的结构安排

第2 章深度神经网络面部表情识别

2.1 基于DBN深度置信网络的面部表情识别

2.1.1 DBN 神经网络

2.1.2 DBN 识别网络的设计

2.2 基于GoogLeNet 神经网络的面部表情识别

2.2.1 GoogLeNet 神经网络

2.2.2 GoogleNet 识别网络的设计

2.3 面部表情特征提取

2.3.1 Gabor 纹理特征提取

2.3.2 局部二值模式算法

2.3.3 局部相位量算法

2.3.4 ActivateShapeModel 算法

2.4 本章小结

第3 章数据集与预处理

3.1 实验数据来源

3.2 数据预处理

3.2.1 几何归一化

3.2.2 图片降噪

3.3 数据扩充

3.4 本章小结

第4 章基于IC-GAN 的面部表情识别模型构建

4.1 IC-GAN 模型架构

4.2 网络损失函数

4.3 IC-GAN 网络训练

4.4 优化算法

4.4.1 Adadelta

4.4.2 RMSProp

4.4.3 Adam

4.5 不同优化算法的实验结果

4.6 本章小结

第5章实验结果与分析

5.1 实验设置

5.1.1 实验环境

5.1.2 超参数配置

5.1.3 实验结果

5.2 实验结果分析

5.3 界面设计

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果

致谢