深度学习驱动的人脸表情识别算法探索

该资源是一篇广东工业大学工程硕士的学位论文，由黄寿喜撰写，指导教师包括邱卫根教授和马银松高级工程师，研究方向为计算机技术，具体是基于深度学习的人脸表情识别算法。论文于2017年5月完成，探讨了深度学习在人脸表情识别中的应用。 论文的研究内容主要集中在以下几个方面： 1. 深度学习与人脸表情识别：论文首先介绍了深度学习的基本概念，这是近年来在人工智能领域中的一个重要研究方向。深度学习通过模拟人脑神经网络的工作方式，能够从大量数据中自动学习和提取特征，这在人脸表情识别中具有巨大的潜力。 2. 传统方法的回顾：论文回顾了传统的人脸表情识别理论，包括人脸图像的预处理（如归一化、灰度化等），特征提取（如局部二值模式LBP）以及分类方法。这些方法虽然在一定程度上解决了表情识别的问题，但存在特征表达不理想、鲁棒性不足等挑战。 3. 深度学习算法的应用：针对传统方法的局限，论文重点研究了如何利用深度学习算法提升人脸表情识别的性能。作者提出了结合改进的深度信念网络（DBN）和堆叠自动编码器（SAE）的方法。DBN是一种无监督学习模型，能高效地学习高层抽象特征；SAE则是一种自编码结构，用于学习数据的低维表示，两者结合可以更好地捕捉人脸表情的复杂特性。 4. 表情识别的难点与挑战：论文还讨论了人脸表情识别领域的难题，如面部表情的多样性、光照变化、遮挡等因素对识别准确性的影响，以及如何提高模型的泛化能力。 5. 深度学习算法分析：论文深入剖析了深度学习中的一些关键算法，如自动编码器（AE）、深度信念网络（DBN）和深度卷积网络（CNN）。AE和DBN用于无监督学习和特征学习，而CNN则在图像处理中表现出色，尤其在处理人脸图像时，能够自动提取局部和全局的特征。 6. 实验与结果：尽管没有在摘要中详述，但通常论文会包括实验设计、数据集选择、模型训练和评估，以及与其他方法的比较，以证明所提方法的有效性和优势。 这篇论文通过深入研究和实践，探索了深度学习在解决人脸表情识别难题上的潜力，为该领域的理论研究和实际应用提供了新的思路和方法。