基于深度神经网络的表情识别算法
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-13页 |
| ·本文的研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 2 深度学习理论基础 | 第15-31页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·深度学习的基本思想与基本类型 | 第16-17页 |
| ·RBM定义与模型 | 第17-22页 |
| ·深度信念网络 | 第19-22页 |
| ·稀疏自编码器 | 第22-26页 |
| ·卷积神经网络 | 第26-30页 |
| ·CNN的训练 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 一种基于深度学习的人脸表情识别算法 | 第31-42页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·人脸检测定位 | 第31-34页 |
| ·利用稀疏自编码器训练多尺度卷积核 | 第34-36页 |
| ·并行网络结构 | 第36-38页 |
| ·使用优化算法 | 第38-39页 |
| ·实验与结果 | 第39-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 4 人脸身份保持表情不变性特征研究 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·网络结构 | 第43-46页 |
| ·网络训练 | 第46-47页 |
| ·参数初始化 | 第46页 |
| ·参数更新 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读学位期间发表论文和承担的科研任务 | 第60页 |