深度学习在人脸表情识别中的挑战与应用

"这篇资源是一篇关于人脸表情识别技术的硕士学位论文，作者黄寿喜，指导教师邱卫根教授和马银松高级工程师。论文基于深度学习，探讨了人脸表情识别的挑战和解决方案，特别是在广东工业大学计算机技术学科的背景下进行的研究。" 人脸表情识别作为人工智能领域的一个关键部分，其现阶段面临的主要难题包括： 1. **表情定义的精细化问题**：目前大多数表情识别系统依赖于Ekman和Friesen在1971年提出的六种基本表情分类，即高兴、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶。由于人脸表情的多样性和复杂性，缺乏精细的标准导致识别的精确性受限。需要进一步研究人脸表情的视觉认知心理学，以建立更为精细的表情定义尺度。 2. **环境因素影响**：光照、噪声、面部姿态变化以及遮挡等因素对表情识别造成困扰，降低了识别的鲁棒性。解决这个问题需要在算法设计中充分考虑这些外部因素，提高模型的泛化能力，避免过拟合。 3. **特征提取的准确性与有效性**：有效提取人脸表情特征是关键，但大部分面部区域的特征对表情识别帮助有限。例如，眉毛、眼睛、鼻子和嘴唇等少数区域对表情至关重要。因此，开发能准确提取这些关键区域特征的方法至关重要。 论文中提到，针对这些问题，作者提出了一种结合改进的深度信念网络（DBN）和堆叠自动编码器（SAE）的人脸表情识别方法。深度学习，尤其是自动编码器、DBN和深度卷积网络，为特征学习提供了强大的工具，可以自动学习并提取有效的面部特征。通过这样的深度学习框架，有望提高表情识别的准确性和鲁棒性。 作者的工作集中在以下几个方面： 1. **传统方法的回顾**：分析了人脸表情识别中的预处理、特征提取和分类等环节的传统方法，并指出了它们的局限性。 2. **深度学习算法的剖析**：详细讨论了深度学习中常用的算法，如自动编码器、DBN和深度卷积网络，并对其在表情识别中的应用进行了评估。 3. **创新方法的提出**：结合DBN和SAE提出新的表情识别策略，旨在改进特征表示和提高识别性能。 这篇论文对理解人脸表情识别的现状和未来方向，以及如何利用深度学习技术克服现有挑战提供了深入见解。