基于深度学习的人脸表情识别方法研究.pdf

目录 目录 摘要I AbstractIII 目录VI 第1章 绪论1 1.1 课题研究背景及意义 1 1.2 表情识别研究现状2 1.2.1 国外研究现状 2 1.2.2 国内研究现状 3 1.2.3 人脸表情数据集的建立3 1.3 本文研究的主要工作 4 1.4 本文结构安排5 第2 章 深度学习与人脸表情识别相关理论6 2.1 神经网络理论6 2.1.1 神经元模型6 2.1.2 多层前馈神经网络 7 2.1.3 神经网络的反向传播算法8 2.2 卷积神经网络9 2.2.1 卷积神经网络结构 9 2.3 人脸表情识别相关理论 12 2.3.1 人脸检测方法 13 2.3.2 特征提取15 2.3.3 表情分类15 2.4 本章小结17 第3 章 基于融合注意力的秩扩展网络人脸表情识别方法研究 18 3.1 引言18 3.2 秩扩展网络18 3.2.1 秩扩展网络的设计原则 19 3.2.2 秩扩展网络ReXNet 19 3.3 融合注意力的轻量级秩扩展网络20 3.3.1 秩扩展网络的改进 20 3.3.2 注意力机制 21 3.3.3 坐标注意力模块 22 3.3.4 融合注意力的轻量级秩扩展网络结构25 3.4 损失函数的设计 25 3.5 实验数据集及实验设置 25 3.5.1 数据集介绍 25 3.5.2 实验环境26 3.5.3 参数设计26 3.6 实验结果与分析 27 3.6.1 不同基础网络模型性能测试对比27 VI 目录 3.6.2 数据集FERPlus和RAF-DB 上的实验结果与分析28 3.6.3 注意力图可视化 30 3.7 本章小结30 第4 章 基于细分结构的人脸表情识别方法研究32 4.1 引言32 4.2 细分结构33 4.2.1 类中心模块 33 4.2.2 类别细化模块 35 4.3 基于细分结构的人脸表情识别网络架构36 4.4 实验结果与分析 36 4.4.1 数据集RAF-DB 上的实验对比 37 4.4.2 数据集FERPlus上的实验对比38 4.4.2 混淆矩阵实验结果 39 4.5 本章小结40 第5 章 融合网络模型 41 5.1 引言41 5.2 网络结构41 5.3 实验结果与分析 41 5.3.1RAF-DB 上的实验结果与分析 42 5.3.2FERPlus上的实验结果与分析43 5.4t-SNE 可视化结果与分析43 5.