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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于局部特征提取和深度学习的人脸表情识别研究
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基于局部特征提取和深度学习的人脸表情识别研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第12-22页
    1.1 课题研究背景、目标及意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-20页
        1.2.1 人脸检测第16-17页
        1.2.2 表情特征提取第17页
        1.2.3 分类器第17-19页
        1.2.4 人脸表情识别存在的问题及解决办法第19-20页
    1.3 论文主要工作及结构第20-22页
        1.3.1 论文主要工作第20页
        1.3.2 论文结构第20-22页
2 深度学习理论基础第22-30页
    2.1 引言第22页
    2.2 深度学习的基本思想第22-23页
    2.3 深度学习的常用模型第23-29页
        2.3.1 卷积神经网络第23-28页
            2.3.1.1 CNN的基本结构第23-24页
            2.3.1.2 CNN的工作原理第24-26页
            2.3.1.3 CNN的训练过程第26-28页
        2.3.2 深度信念网络第28-29页
            2.3.2.1 受限玻尔兹曼机第28-29页
            2.3.2.2 DBN的基本结构第29页
            2.3.2.3 DBN的训练过程第29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 人脸检测方法研究第30-40页
    3.1 引言第30页
    3.2 基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测第30-38页
        3.2.1 Haar-like特征第31-32页
        3.2.2 积分图第32-34页
        3.2.3 AdaBoost算法在人脸检测中的应用第34-35页
            3.2.3.1 弱分类器第34页
            3.2.3.2 强分类器第34-35页
            3.2.3.3 级联分类器结构第35页
        3.2.4 实验结果分析第35-38页
    3.3 本章小结第38-40页
4 局部特征提取算法研究第40-54页
    4.1 引言第40页
    4.2 主动形状模型第40-50页
        4.2.1 ASM理论基础第40-44页
        4.2.2 改进的ASM第44-45页
        4.2.3 基于改进的ASM的驾驶员面部疲劳状态识别第45-50页
    4.3 局部二值模式第50-52页
        4.3.1 LBP理论基础第50-51页
        4.3.2 改进的LBP第51-52页
    4.4 本章小结第52-54页
5 基于改进的LBP与DBN的人脸表情识别第54-60页
    5.1 引言第54页
    5.2 CK+表情库扩充和预处理第54-55页
    5.3 人脸表情描述第55-56页
    5.4 DBN训练第56-57页
    5.5 实验结果分析第57-58页
    5.6 本章小结第58-60页
6 基于CNN的人脸表情识别系统第60-66页
    6.1 引言第60页
    6.2 CNN模型构造第60-61页
    6.3 CNN模型训练第61-62页
    6.4 表情识别系统实现第62-65页
    6.5 本章小结第65-66页
7 总结与展望第66-68页
    7.1 总结第66-67页
    7.2 展望第67-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第74页

 
 
论文编号BS3619213,这篇论文共74
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