基于深度学习LSTM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项目背景和意义1

1.2项目的目的和目标2

2相关技术与工具介绍2

2.1数据清洗技术2

2.2深度学习模型概述3

2.3目标检测技术介绍4

2.4开发环境与工具5

2.4.1Python简介5

2.4.2Pycharm开发工具的简介5

2.4.3第三方库简介6

2.4.4Web框架简介6

3方法设计与实现7

3.1数据清洗技术7

3.1.1数据集的获取7

3.1.2数据集预处理8

3.2深度学习模型选择与设计10

3.2.1深度学习模型的选择10

3.2.2模型的设计11

3.3模型的编译与训练14

3.4模型的评估与优化16

3.4.1模型的评估16

3.5模型应用18

3.5.1系统前端设计18

3.5.2设计效果展示及分析19

4总结20

参考资料22

I

湖南商务职业技术学院毕业设计

基于深度学习LSTM模型的人脸表情分类方法设计

1引言

1.1项目背景和意义

随着科技的飞速发展和人机交互技术的不断进步，理解用户的情绪和表情

已成为人机交互领域的关键挑战之一。人脸表情分类作为情绪识别的重要途

径，吸引了众多研究者的关注。传统的表情识别方法主要依赖于图像处理和机

器学习技术，但其在复杂环境和光照条件下的鲁棒性往往不足。

近年来，深度学习技术的兴起为图像分类、目标检测等领域带来了革命性

的突破。长短时记忆网络（LSTM）作为一种特殊的递归神经网络，在处理时序

数据方面展现出强大的能力，并在多个领域取得了显著的成果。在人脸表情分

类任务中，LSTM模型能够有效捕捉表情视频中的时间动态信息，从而提升分类

的准确性和实时性。

传统的表情分类方法往往受限于环境和光照等因素的影响，导致分类性能

不稳定。而LSTM模型能够有效地对表情视频中的时间信息进行建模，从而提高

分类的准确性和鲁棒性。随着人工智能技术的不断进步，人机交互已经成为未

来科技发展的重要方向。在人机交互过程中，准确识别用户的情绪和表情对于

提升用户体验至关重要。LSTM模型在人脸表情分类领域的应用，为人机交互系

统增添了高效的情感识别工具，并促进了智能化系统的情感智能发展。LSTM网

络能够处理和分析表情变化的时序数据，增强了对复杂情绪模式的识别精度。

这种技术的运用不仅优化了人机交互的体验，还拓展了深度学习技术在计算机

视觉领域的应用范围，为其他相关任务提供了借鉴和参考。

1.2项目的目的和目标

项目的核心目的是开发一个能够准确识别和分类人脸表情的深度学习模

型，具体目标如下。

1

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（1）构建一个基于LSTM的深度学习模型，以捕捉人脸表情的时间动态特

征。

（2）实现高效的人脸表情识别，模型应能够处理实时视频流中的表情变

化。