基于深度卷积神经网络的微笑表情识别

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1、分类号ＴＰ３９１密级公开学号１３２２５１’■■圓講測ｉｍＴｎｒｍｒｍＨＪＩ硕ｉｔ学位论文（学术型）题目基于深度卷积神经网络的微笑表情识别作者郑雪指导教师马苗教授－级学科名称计算机科学与技术二级学科名称计算机软件与理论提交日期二〇—六年五月学位论文原创性声明本人声明巧呈交的学位论文是我在导师的指导下进行研究工作巧巧得的研究成果，。尽我巧知除文中已经注明弓巧的内容和致巧的地方外．本论文不包含其他个人体已经发表过的研究成果，也不包爸本人或他人已申请学位或其他用途使用过的成果？对本文的研究巧出重要贡献的

2、个人巧集体，均已在文中作了明确巧明幷表示巧意？一ｔ本学位论文＾不侵犯他人权巧的，本人愿担刀相关的法津责任。作者《名：译夢日期：之口年各月日学位论文知识产权及使用授权声明书本人在导师指导下巧完成的学位论文及相关成果，巧识产段归属陕西师范？、大学本人完全了解陕西师带大学有关保存使用学位论文的规定，允巧本论文巧查闯和借阅，＾＾权保留学位论文并向国家有关部口１１＾＾＾鞍论文的纸质版巧电子版，有权将本论文的全部或部分内容编入有凝服库进行检索，可ａ采用任何复制手段保存扣？Ｃ謀本论文。本人巧证毕业离校盾，发襄本论文或使用本论文成果时署名单位化为陕西师

3、带大学。保密论文解密后适用＾声明？曼作者空名：冲曰期＝之口年各月曰摘要一人脸表情识别是情感识别的个重要研巧内容，而微笑作为人类基本表情之一，有着重要的研究价值。现有的人脸表情识别方法大多是针对实验室环境下的一正面人脸图像进行分析，通过采用种或多种特征融合的方法，但这种特征提取一方法会对部分重要信息造成定程度上的损失，且易受人脸姿态、尺度变化和噪声干扰，，还。因此要满足实际应用系统的要求有许多关键的问题亟待解决。本文针对自然场景下复杂多变的人脸图像，深入研究了用于微笑表情识别的。关键算法本文的主要内容及创新工作如下：０起来的卷积神经网络和

4、传统的人工神经网络进行对比研究，深）对最新发展入分析深度卷积神经网络的实现原理一。深度卷积神经网络的结构不同于般的多，，它的结构具有局部连接权值共享和下采样Ｈ个特点层人王神经网络。与其他特征提取方法相比，卷积神经网络具有自动学习恃征的能力，可Ｗ有效避免人工设计特征的复杂性及片面性，并且多维图像可Ｗ直接作为网络的输入，避免特征提取与目标分类过程中数据的重建。一口，提出了种图像预处理方法。该方法首先对）针对自然场景下的人脸图像图像进行灰度化处理，降低后续图像处理的复杂度，再根据人脸的五个关键点定位出对微笑表情识别起关键作用的嘴巴部分；其次，采用自适应亮度

5、调节对嘴己一图像进行亮度调节，并利用双Ｈ次插值法对图像大小进行归化，。最后实验结果表明，采用该预处理方法获取的嘴己图像对微笑表情识别有较好的效果。（３针对自然环境下的微笑图像，提出了基于深度卷积神经网络的微笑识别方）法－５－５。该方法首先对经典的卷积神经网络模型ＬｅＮｅｔ进行改进，利用改进ＬｅＮｅｔ模型从大量的训练样本中自动学习多层次的微笑特征，并用分类性能较好的ＳＶＭＴＦＬ和ＧＥＮＫ－分类器进行分类。最后，在ＭＩ４Ｋ两个数据集上分别进行测试，实验表明所提方法具有较优越的分类性能和鲁棒性。；，人脸表情，卷积神鐘网络关键词微笑识别，支持向量机Ｉ

6、ＡｂｓｔｒａｃｔＦａｃｉｉｉ．ｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｏ打ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｓａ打ｍｐｏｒｔａ打ｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃｉｎｅｍｏｔｉｏ打ａｎａｌｙｓｉｓＡｓ０打ｅｏｆ化ｅｂａｓｉｃｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ，ｓｍｉｌｅｐｌａｙｓａ打ｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎ６义口化５５；〇１１化ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｍｏｓｔ拉ｃｉａｌｅｘｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｄｅａｉｔｈｆｔｌｉｍａｉｉｐｇｌｗｒｏｎａｆａｃｅｇｅｓｎｃｏｎｓｔｒａｎｅｄｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｖｉａｏｎｅｏｒｍ

7、ｏｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｌｉｌｌｉ，ｗｈｃｈｎｏｔｏｎｙｎｅｖｋａｂｙｒｅｓｕｔｓｎｓｏｍｅ＊ｂｕｌｅａｄｓｈｅｍｈｉｉｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｏｓｓｔｏｓｏｍｅｅｘ１；ｅｎｔｔａｌｓｏ１：ｅｔｏｄｓｂｅｓｅｎｓｔｖｅｔｏｆａｃｅｏｓｅ，，ｐｓｃａｌｅｓｔｒａｎｓｆｏｒｍａｎｄｎｏｉｓｅ．ＴｈｅｒｅｆｏＫ，ｔ；ｏｍｅ巧ｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔ；ｈｅｐｒａｃｔｉｃａｌａｌｉｃａｔｓｔｔ