基于深度学习的人脸表情识别算法研究——DBN与SAE的应用
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更新于2024-08-07
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该资源是一篇关于人脸表情识别的硕士学位论文,作者黄寿喜,广东工业大学计算机学院,2017年完成。研究集中在深度学习技术在人脸表情识别中的应用,主要探讨了DBN(Deep Belief Networks)和SAE(Stacked Auto-encoder)的结合在特征提取和分类上的效果。
在人脸表情识别领域,深度学习理论是关键。论文的第三章详细阐述了这一理论的实践应用。首先,通过DBN算法对人脸图像进行特征提取,这个过程需要不断训练和微调DBN模型以达到最优状态,从而提取出最具代表性的特征。接着,使用SAE算法对DBN提取的特征进行分类,以实现人脸表情的精确划分。同时,为了验证SAE在分类任务中的优势,论文还引入了支持向量机SVM进行比较。整个流程通过DBN+SAE和DBN+SVM两种方法进行了实验,其中DBN网络结构包含三层,隐藏节点分别为500、2000和5000,而SAE则由三层自动编码器堆叠构成,节点数为80、300和800。
实验设计中,人脸图像被随机平均分为7组,6组用于训练,1组用于验证,最终通过交叉验证来计算平均识别率。实验结果显示,DBN+SVM方法的识别率为84.79%,而DBN+SAE方法的识别率达到了87.46%,表明SAE在分类性能上优于SVM。
这篇论文的研究工作集中于人脸表情识别的传统算法的总结,包括人脸预处理、特征提取和分类,并分析了当前技术面临的挑战。深度学习算法如自动编码器、DBN和深度卷积网络(未在摘要中详述)也被深入探讨,它们在解决传统方法在特征表达方面的不足方面发挥了作用。
该研究展示了深度学习在提高人脸表情识别准确性和效率上的潜力,特别是DBN和SAE的组合,为未来的人脸识别技术提供了新的思路和优化方向。
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Sylviazn
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