基于卷积神经网络的静态面部表情识别研究

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摘要

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第一章绪论

1．1研究背景与意义

1．2研究现状

1．2．1传统方法研究现状

1．2．2深度学习方法研究现状

1．3研究难点

1．4本文主要研究内容和章节安排

第二章面部表情识别关键技术综述

2．1表情识别系统

2．1．1基于手工特征的表情识别方法

2．1．2基于深度学习的表情识别方法

2．2卷积神经网络

2．2．1卷积神经网络的特点

2．2．2卷积神经网络的结构

2．2．3卷积神经网络的训练方法

2．3本章小结

第三章基于人工脸的数据增强方法研究

3．1研究背景

3．1．1数据增强

3．1．2现有技术

3．2基于人工脸的数据增强方法

3．2．1人脸关键点检测

3．2．2人脸对齐

3．2．3颜色矫正

3．2．4特征融合

3．2．5人工脸生成

3．3图像预处理

3．3．1人脸检测

3．3．2灰度化

3．3．3直方图均衡化

3．4实验与结果分析

3．4．1实验准备

3．4．2网络模型搭建

3．4．3融合区域数量K的选取

3．4．4与传统方法对比实验

3．4．5跨数据集实验

3．5本章小结

第四章基于ROI卷积神经网络的表情识别研究

4．1研究背景

4．2基于ROI卷积神经网络的表情识别方法

4．2．1 ROI强化训练方法

4．2．2卷积神经网络模型

4．2．3 ROI决策融合方法

4．3实验与结果分析

4．3．1实验准备

4．3．2网络模型效果评估

4．3．3 ROI强化训练效果评估

4．3．4 ROI决策融合效果评估

4．3．5跨数据集实验

4．4与其它方法对比

4．5本章小结

第五章总结与展望

5．1工作总结

5．2工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况