基于深度学习LeNet模型的人脸表情分类方法设计与实现.pdf

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2项目目标1

2相关技术与工具介绍2

2.1数据清洗技术2

2.2LeNet模型概述3

2.3Flask框架技术3

2.4开发环境与工具4

2.4.1Python简介4

2.4.2PyCharm简介4

2.4.3第三方库简介5

2.4.4TensorFlow框架6

3方法设计与实现6

3.1数据集收集与预处理6

3.1.1数据集的获取6

3.1.2数据集预处理7

3.2深度学习模型选择与设计8

3.2.1深度学习模型选择8

3.2.2模型设计9

3.3模型的编译与训练11

3.4模型的评估与优化12

3.4.1模型的评估12

3.4.2模型的优化14

3.5前端设计与实现14

3.5.1系统前端设计14

3.5.2设计效果展示及分析15

4小结16

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

参考资料17

II

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LeNet模型的人脸表情分类方法设计

1引言

1.1项目背景

人脸表情的变化是传递信息的一种重要方式，并且面部表情的瞬时反应远

比声音、语言、行为等呈现出来的信息更真实可靠。随着社会的不断进步，掀

起了对人脸表情识别技术的热潮，在多种领域范围内广泛使用。传统的人脸表

情分类方法通常使用手工设计的特征提取器和分类器，但这种方法的性能受限

于特征的表达能力和泛化能力。而深度学习通过使用深层神经网络模型，可以

自动学习到更具有表达能力的特征表示，从而提高分类性能。通过大规模的数

据集和深层网络模型的训练，可以捕捉到人脸表情中的细微变化和关键特征，

从而实现更准确的表情分类。此外，还有一些将多模态数据（如音频、文本）

与人脸图像结合起来进行综合分析，进一步提高了人脸表情分类的准确性。

人脸表情分类的项目意义可以帮助心理学探究和临床应用。通过分析和分

类人脸表情，可以分析人类情感、心理状况以及与之相关的心理障碍。这对于

心理健康评估、自动化诊断和治疗等具有重要意义。

总之，深度学习在人脸表情分类中的背景是为了提高表情分类的准确性和

泛化能力，通过学习更具表达能力的特征表示，从而更好地理解和分析人类情

绪。

1.2项目目标

基于深度学习的人脸表情分类方法设计旨在通过使用深度神经网络模型来

自动学习人脸图像中的表情特征，实现准确、快速、可靠的人脸表情分类。具

体而言，深度学习下人