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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于轻量化卷积神经网络的人脸表情识别方法
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基于轻量化卷积神经网络的人脸表情识别方法
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 历史演变第9-11页
    1.3 国内外研究现状第11-12页
    1.4 面部表情识别理论第12-15页
        1.4.1 理论框架第12-13页
        1.4.2 现有方法第13-15页
    1.5 存在的主要难点第15-16页
    1.6 文章组织结构第16-18页
第2章 人脸表情识别的相关技术第18-32页
    2.1 人脸检测方法第18-21页
    2.2 人脸校正方法第21-24页
    2.3 人脸表情特征提取方法综述第24-25页
    2.4 人脸表情识别方法第25-28页
        2.4.1 统计模型第25-26页
        2.4.2 学习模型第26-28页
    2.5 人脸表情预处理第28-29页
        2.5.1 数据增广第28页
        2.5.2 数据归一化第28-29页
    2.6 轻量化卷积神经网络第29-31页
        2.6.1 轻量化模型第29-30页
        2.6.2 轻量化方法第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
第3章 基于稠密卷积神经网络的多通道人脸表情识别研究第32-44页
    3.1 研究背景第32-33页
    3.2 基于稠密卷积神经网络的多通道人脸表情识别方法第33-36页
        3.2.1 实验数据集第33页
        3.2.2 人脸检测和面部校正第33-34页
        3.2.3 稠密卷积神经网络第34-36页
        3.2.4 三种稠密卷积神经网络模型第36页
    3.3 实验第36-43页
        3.3.1 实验平台第36页
        3.3.2 实验结果第36-40页
        3.3.3 与前沿方法比较第40-42页
        3.3.4 结果分析第42-43页
    3.4 本章小结第43-44页
第4章 基于轻量化卷积神经网络的自发人脸表情识别第44-55页
    4.1 问题描述第44-45页
    4.2 基于渐进式稠密网络的人脸表情识别第45-49页
        4.2.1 稠密卷积神经网络优劣分析第45-46页
        4.2.2 渐进式分组卷积第46-48页
        4.2.3 渐进式稠密网络第48-49页
    4.3 实验结果第49-54页
        4.3.1 实验数据集第49-50页
        4.3.2 具体实施方法第50页
        4.3.3 RAF-DB数据集的对照实验第50-51页
        4.3.4 与前沿方法比较第51-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第5章 结论第55-57页
    5.1 工作总结第55-56页
    5.2 未来展望第56-57页
参考文献第57-67页
攻读硕士期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68-69页

 
 
论文编号BS4589833,这篇论文共69
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