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基于深度学习的人脸表情分析.docx
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基于深度学习的人脸表情分析.docx
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摘要
人脸表情是人类在没有语言交流时的一种表达感情的方式,而且是
最常见与最容易表达的,对于计算机来说,所谓的人脸表情识别就是输
入一张图片给计算机,计算机通过一些特征提取,数值计算,最后得出
表情的类别,面部表情识别是基于人工智能的人机交互技术的重要组成
部分。
表情识别在现实中应用的场景甚多,例如零售业中通过识别顾客的
表情,获取他对商品的喜好,或者在游戏中,可以识别用户的表情,进
行人机交互体验等等。
本文将会利用目标检测算法 YOLOV3 和图像识别算法 VGGNET 对
图片中的人进行一个表情识别。
关键词: 深度学习 神经网络 特征提取 表情识别
目标检测 目标识别 卷积神经网络
Abstract
The recognition of facial expressions is that artificial intelligence is an
important part of human-computer interaction technology. Facial expressions
are one of the richest resources in our daily non-verbal communication and the
easiest way. Expressions are expressed in a certain way. For a computer, facial
expression recognition is an image input by a computer. The computer has
some feature extraction, numerical calculation, and category analysis
expressions.
There are many scenarios in which facial expression recognition is
applied in reality. For example, in the retail industry, customers' facial
expressions can be recognized to obtain their preferences for goods, or in the
game, users' facial expressions can be recognized to conduct man-machine
interaction experience.
In this paper, target detection algorithm YOLOV3 and image recognition
algorithm VGGNET will be used to carry out an expression recognition of
people in the picture.
Key words: Deep learning Neural Networks Feature extraction
Expression recognition Target Detection
Target Recognition Convolutional Neural Network
目录
一、 绪论 ..................................................................................................1
1.1 研究背景与意义 ...........................................................................1
1.2 本文主要工作 ...............................................................................3
二、 深度学习介绍 ..................................................................................3
2.1 深度学习简介 ................................................................................3
2.2 神经网络简介 ................................................................................4
2.3 卷积神经网络简介 ........................................................................7
2.4 目标检测简介 ................................................................................9
2.5 图像分类简介 ..............................................................................10
三、实验环境搭建 ..................................................................................10
3.1 Keras 框架简介...........................................................................10
3.2 搭建 Keras 框架..........................................................................11
3.3 基于 Keras 的开源 YOLOV3 框架 ..........................................11
3.4 基于 keras 的 VGG16 模型.......................................................12
四、 详细实现 ........................................................................................14
4.1 数据集介绍 .................................................................................14
4.2 数据的预处理 .............................................................................15
4.3 目标检测 yolov3 .........................................................................16
4.4 图像分类 VGG16 .......................................................................17
4.5 结合模型 .....................................................................................19
五、总结 ..................................................................................................20
5.1 工作总结 .....................................................................................20
5.2 不足 .............................................................................................20
参考文献 ..................................................................................................21
致谢 ..........................................................................................................22
广东东软学院本科生毕业设计(论文)
1
一、 绪论
1.1 研究背景与意义
深度学习自 2012 年以来越来越火爆,人类逐渐将深度学习应用到各个领域,
因为只要有足够好的资料,计算机就有可能发挥出比人还要好的效果,本次我们
将研究一下基于深度学习的人脸表情分析。
人脸识别会涉及到一个很广的领域,是一个交叉的学科,它的领域非常广泛其能
工作的领域也很广,例如在国家安全、军事安全、公安、司法、金融、海关、等
等。那么人脸表情能具体任用到哪里呢?例如,对于多通道的人机交互界面来说,
可以把跟踪得到的人脸表情用来作为一种人际交互的手段。
人脸识别主要作用是:
(1) 实现自动实时识别人脸表情通过人机接口。
(2) 实现人脸表情实时识别和实时的追踪。
(3) 实现(人体、自然)语言的融合。
人脸情感识别是从面部表情中检测人类情感的过程。人脑可以自动识别情绪,
现在已经开发了可以识别情绪的软件。这项技术一直在变得越来越精确,最终将
能够像我们的大脑一样读取情绪。人工智能可以通过学习每个面部表情的含义并
将该知识应用于呈现给它的新信息来检测情绪。 情感人工智能或情感 AI 是一种
能够读取,模仿,解释和响应人类面部表情和情感的技术。
表 1-1 面部表情的含义
表情
额头、眉
毛
眼睛
脸的下半部
1、眉毛
抬起、变高变
弯
1、眼睛睁大,上眼皮
抬高,下眼皮下落
2、眉毛
下 的 皮 肤 被
拉伸
2、眼白可能在瞳孔的
上边和/或下边露出来
惊奇
3、皱纹
可 能 横 跨 额
下颚下落,嘴张开,唇
和牙齿分开,但嘴部不紧
张,也不拉伸
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南抖北快东卫
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