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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习人脸表情特征研究
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基于深度学习人脸表情特征研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 问题的提出及研究意义第8-9页
        1.1.1 问题的提出第8页
        1.1.2 研究的意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 人脸表情特征分析研究现状第9-10页
        1.2.2 深度学习研究现状第10-12页
    1.3 文研究的目的和研究内容第12-14页
        1.3.1 本文研究的目的第12页
        1.3.2 本文研究主要内容第12-14页
2 人脸表情识别基本原理第14-29页
    2.1 引言第14页
    2.2 人脸表情识别系统设计流程第14-15页
    2.3 人脸表情识数据库介绍第15-16页
    2.4 图像前期预处理第16-21页
        2.4.1 几何归一化第17-18页
        2.4.2 灰度归一化第18-20页
        2.4.3 数据增强第20-21页
    2.5 图像特征提取第21-28页
        2.5.1 几何特征提取第22-25页
        2.5.2 微观特征提取第25-28页
    2.6 图像特征选择第28页
        2.6.1 特征选择类别第28页
    2.7 本章小结第28-29页
3 深度学习与图像识别第29-36页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 感知器模型第30页
    3.3 深度信念网络模型第30-32页
        3.3.1 受限玻尔兹曼机第30-31页
        3.3.2 深度信念网络第31-32页
    3.4 卷积神经网络模型第32-35页
        3.4.1 卷积神经网络模型结构第32-34页
        3.4.2 局部连接和权值共享第34页
        3.4.3 模型训练优化策略第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
4 网络模型架构第36-39页
    4.1 引言第36页
    4.2 网络模型结构第36-38页
        4.2.1 网络模型训练策略第36-37页
        4.2.2 网络模型结构设计第37-38页
        4.2.3 激活函数的选择第38页
    4.3 本章小结第38-39页
5 实验结果与分析第39-46页
    5.1 实验数据集第39页
    5.2 数据前期预处理第39-41页
    5.3 网络模型的实现第41-42页
    5.4 模型训练结果第42-45页
    5.5 本章小结第45-46页
6 总结与展望第46-47页
致谢第47-48页
参考文献第48-51页
附录 A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第51页

 
 
论文编号BS4054913,这篇论文共51
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