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基于深度学习的人脸表情识别系统

摘要

随着社会的进步和经济的发展，人工智能已经开始应用于各种各样的场景，最典型

的应用就是机器人的应用。人机交互的设计已经越来越成熟，而机器人要想了解人的正

确想法就不应仅体现在语言上，还应该在其他方面分析出人的正确情感，表情识别分析

就是一个主要攻克点。本文从自然神经网络的介绍一直到运用卷积神经网络搭建模型进

行具体的分析，包括自然神经网络和卷积神经网络的知识归纳，包括一些数学推导过程，

对模型搭建过程和结果分析，会将所用的知识点进行详细归纳让人更好地理解和实现实

际的模型搭建。本文的模型搭建最终使用 2012 年 ILSVRC 的冠军 AlexNet 实现，且会对

模型进行分析。结尾也会适当提出运用 VGG 网络、ResNet、GoogLeNet 等具有较多层神

经网络的方法对模型的改进。

关键词：表情识别、卷积神经网络、知识归纳、数学推导、AlexNet

1 绪论

1.1 人脸表情识别的目的和现实意义......................................1

1.2 人脸表情识别技术国内外现状........................................1

1.3 环境的搭建........................................................2

1.3.1 Python..........................................................2

1.3.2 Anaconda3.......................................................3

1.3.3 jupyter notebook................................................3

2 深度学习的基本原理

2.1 引言 ..............................................................3

2.2 自然神经网络的基本原理 ............................................3

2.3 卷积神经网络的基本原理 ............................................5

2.3.1 引言 ............................................................5

2.3.2 CPU 与 GPU.......................................................5

2.3.3 激活函数与学习率 ................................................5

2.3.4 学习率 ..........................................................6

2.3.5 感受野和卷积核 ..................................................6

2.3.6 卷积层和池化层 ..................................................7

2.3.7 填充 ............................................................8

2.3.8 全连接层 ........................................................8

2.3.9 特征归一化 ......................................................9

2.3.10 损失函数与优化器 ...............................................9

2.3.11 dropout（正则化）.............................................10

2.3.12 BatchNormalization............................................10

2.3.13 混淆矩阵和 ROC 曲线 ............................................11

2.3.14 epochs 与 batch_size...........................................11

2.3.15 training loss 与 validation loss 的关系 ........................11

3 基于卷积神经网络的人脸表情识别

3.1 引言 .............................................................11

3.2 数据的预处理 .....................................................12

3.3 图片的转换 .......................................................13

1 绪论

人工智能是近几年的热点，python 的简易学习和 GPU 的发展，极大的促进了机器

学习和深度学习的发展，为了解决各种问题演化出了各种神经网络如：自然神经网络、

卷积神经网络等。随着人们不断地去学习和优化，各种各样的模型被人们搭建出来，也

出现了各种算法。本文将从基础的自然神经网络开始，一直到用卷积神经网络进行图像

处理，会详细的分析和总结所有知识点，供大家学习参考。

1.1 人脸表情识别的目的和现实意义

随着科技的不断进步，人们对机器人以及其他人工智能的研究已经越来越成熟，人

机的交互一直是机器人研究的一个热门，怎么样才能使机器人更好的理解和读懂人们的

意思并进行正确的行为是一个重要的课题。那怎么样才能让机器人准确的分析出人此时

此刻的心理状态呢？

一提到这个问题，人们的主要思路肯定是对机器人本身的词库进行拓展，并且设成

堆的关键词，让机器人准确的抓取人们语言中所要表达的情感。但是曾经有个著名的心

理学家提出，人类在生活交流就是一种信息的传递，而用语言进行信息传递的方式只占

总体的 7%，肢体语言及其他方式占总体的百分之 38%，通过人脸表情进行信息传达的

方式高达 55%。在生活中，可以从一个人的表情分析出一个人此时此刻的心理状态，哲

学家将人的表情分为七大类，分别是开心、悲伤、恐惧、愤怒、厌恶、惊讶、中性七种。

这说明如果能用一个模型进行人脸表情的识别和分析就能对人们此时此刻的心情状态

进行准确的分析，这对机器人分析出人的情感的帮助远远大于对关键词的分析，对于机

器人的发展以及实际应用是一个巨大的飞跃。

1.2 人脸表情识别技术国内外现状

早在 19 世纪，达尔文就发表过一篇文章《论人类和动物的表情》，表面了表情的

一致性，说明表情是不按性别与种族来判断的。Facial Expression Recognition (简称 FER)

在国外已经较为成熟，因为在几年前就举办了关于表情识别的比赛，比如 2013 年的

FER2013，Emotiw 等。因为各种神经网络都是国外的大牛提出，所以国内在表情识别领

域一直处于追赶的一方。但借助互联网平台可以方便与国外的深度学习进行交流和探讨，

国内的深度学习算法也发展得很快，总体上也不算太过于落后。

人脸表情识别技术主要分为两部分，一部分是在图片中将表情特征进行提取，然

后进行模型的搭建与训练，另一部分就是人脸的检测。人脸的检测分为动态检测和静

态检测，静态检测要对图片进行处理对人脸进行扫描和识别，运用各种算法进行特征

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怪咖289

2024-05-11

#标题与内容不符 #毫无价值
m0_69283113

2024-01-31

资源很赞，希望多一些这类资源。

南抖北快东卫

粉丝: 70
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