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      基于神經網絡的面部表情鑒別系統的研究與實現 39頁
    1. 賣家[上傳人]:王***
    2. 文檔編號:185355940
    3. 上傳時間:2021-07-07
    4. 文檔格式:DOC
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      • 1、北京理工大學珠海學院2011屆本科生畢業論文基于神經網絡的面部表情鑒別系統的研究與實現 學 院:專 業:姓 名:指導老師:學 號:職 稱:中國珠海二 年 月北京理工大學珠海學院2020屆本科生畢業論文誠信承諾書本人鄭重承諾:承諾人簽名: 日期: 年 月 日基于神經網絡的面部表情鑒別系統摘 要隨著人工智能時代的發展,以人為本的研究理念開始成為主要研究方向。為了能夠讓計算機理解人類的意愿和內心需求,面部表情鑒別成為計算機了解人類情緒變化的關鍵技術。它通過對人臉面部表情特征進行特征提取和分類,從而辨別面部表情。目前為止,在眾多行業例如人機交互、網絡在線教育、安全駕駛等均能看到該技術的應用價值。針對面部表情鑒別技術的研究方法眾多,而本文主要研究的是基于神經網絡的面部表情鑒別系統。本次論文選擇Fer2013數據集作為本次模型訓練的數據集并對其進行預處理,得到六種表情的數據集。其次運用卷積神經網絡原理采用Tensorflow 2.0深度學習框架設計一種11層網絡結構的模型,包括4層卷積層、3層池化層和4層全連接層,并對其訓練結果進行分析。根據最后的測試,該模型的面部表情鑒別精度為62%。將利用攝像。

        2、頭實時采集人臉圖像并對其進行鑒別,而對于Normal和happy的鑒別效果較好,其余表情的鑒別次之。針對以上結果,本文提出該方案的可行性以及不足點。關鍵詞: 面部表情鑒別技術,數據集預處理,卷積神經網絡,Tensorflow框架Facial expression identification system based on Neural NetworkAbstractWith the development of the era of artificial intelligence, the people-oriented research concept has become the main research direction. In order to allow computers to understand human wishes and inner needs, facial expression identification has become a key technology for computers to understand changes in human 。

        3、emotions. It distinguishes facial expressions by extracting and classifying features of facial expressions.So far, the application value of this technology can be reflected in many industries such as human-computer interaction, online education and safe driving.There are many research methods for facial expression identification, and this paper mainly studies the facial expression identification system based on neural network.In this paper, the Fer2013 data set is selected as the data set for th。

        4、is model training and pre-processed to obtain a data set of six expressions. Then, an 11-layer network structure model based on the principle of convolutional neural network is designed, including 4 convolutional layers, 3 pooling layers and 4 fully connected layers, and the training results are analyzed. According to the final test, the models facial expression discrimination accuracy is 62%. The camera will be used to collect face images in real time and identify them, and the identification e。

        5、ffect for Normal and happy is better, followed by the identification of the remaining expressions.In view of the above results, this paper puts forward the feasibility and shortcomings of the program.Keywords: Facial expression identification,convolutional neural network, Data set preprocessing,Tensorflow framework目 錄1 緒論11.1 論文研究背景11.2 國內外研究現狀21.2.1 面部表情鑒別研究現狀21.2.2 神經網絡研究現狀31.3 本文的研究內容41.4 論文結構42 神經網絡、面部表情鑒別相關理論52.1 神經網絡理論52.2 卷積神經網絡理論102.2.1 卷積神經網絡的基本結構102.2.1.1輸入層102.2.1.2 隱含層102.2.1.2.1卷積層1。

        6、12.2.1.2.2池化層122.2.1.2.3全連接層122.2.1.2.3 輸出層132.3 面部表情鑒別技術理論132.3.1 人臉檢測算法132.3.2 面部表情特征提取方法152.3.3 面部表情分類算法163 基于神經網絡的面部表情鑒別系統183.1 模型的搭建與訓練183.1.1數據集預處理183.1.2面部表情鑒別的網絡模型搭建213.1.3模型訓練并保存233.2 面部表情鑒別功能的實現244. 面部表情鑒別系統的實現254.1 實驗環境的搭建254.2 參數設計與結果分析264.3 測試265. 總結與展望285.1 論文總結285.2 展望281 緒論1.1 論文研究背景情緒是一種以表達個體意愿和精神需求而自發的活動,是人類內心對客觀事實的一種反應方式。它基于人類心理外在表現,是人與人之間交流的基礎橋梁。美國心理學家艾伯特梅拉比安指出,人類即使在一次簡單的溝通交流當中,也會有包含以下三種要素:表情,聲音,語言。而在這三種要素中,表情占58%,足足占據情感信息表達的一半以上,而聲音與語言分別占據其剩下的38%和7%。面部表情能夠表現人類豐富的情感和準確的心理想法,通。

        7、過面部表情可以了解到各種復雜的心理活動。在人際交往中,能夠通過其面部表情快速并正確的鑒別所表達的情緒的話,將有利于人們在社會生活中有效地接受并傳遞信息。由于計算機科學相關技術研究不斷提及,人工智能領域也隨之受到大家關注。而深度學習,作為人工智能領域的研究產物,隨著學者和科技人員的不斷深究,其應用領域也在不斷擴大,例如在智能機器人、心理學、醫學等開展了人機交互研究。而人機交互研究的開端,就是讓計算機能夠跟人類一樣去學習和分析人臉的各種屬性。對于人臉屬性分析,尤其是面部表情屬性的研究分析,它已成為學術領域和工業領域上的研究重點。而近幾年的神經網絡發展歷程中,人臉屬性分析的核心技術研究隨著人們的深入也得到迅速發展。其中,面部表情作為分析情感信息表達的核心指標,將會是人臉屬性分析的重中之重。面部表情的研究成果均可以在很多場合得到廣泛應用,例如:(1) 人機交互系統過去的人機互動大多是通過普通的外部設備比如鍵盤、鼠標的輸入以及顯示器的輸出來進行的,這明顯已不再滿足于現階段。以信息科技為主導的、以人為本的理念已是人們研究人工智能的改革方向?,F如今,人類生活的各個方面均離不開計算機,為了能夠讓計算機。

        8、系統更加貼合人類生活,技術人員也開始研究一種新型人機交互系統,這種新型人機交互方式的提及成為當今時代的主流。為了能夠讓計算機理解人類的行為,則首先需要去學習人類的情緒變化和行為舉止的思維。面部表情作為人類情緒表現的基建,將會作為人機交互的重要一環,面部表情鑒別的成功可以讓計算機感知人類當前的情緒狀態,判斷此時人類的需求,從而更好的為人類服務。這種新型的人機交互方式做到了以人為本的研究理念,從行為分析人類內部心理狀態,因此更加迎合人類的需求。(2) 網絡在線教育系統近年來隨著社會進步、科技發展迅速的當今社會,單純的課堂教育已經不滿足于現在的年輕人,為了能夠迎合社會發展,更加切合“活到老,學到老”的精神,網絡在線教育這一新興產業開始走向網友們的世界。由于網絡在線教育的靈活性較高,對場地限制較低,因此人類隨時都可以通過網絡在線教育獲得較高的教學資源從而進一步提升自我。特別是近期因爆發新冠肺炎疫情,大多數學校都開啟“停學不停課”模式,要求學生們在家上網課,這一舉動將會讓網絡在線教育行業開啟新高潮。但是,作為一種網絡線上產品,教學質量會因為教師與學生的互動欠缺而受到影響,畢竟不是傳統的集中式教室。

        9、教育一樣,教師無法第一時間了解學生對所講內容的理解情況和接受程度;但是如果在網絡在線教育系統上能夠實時了解學生對教學內容理解情況所反饋的表情,并通過分析表情了解學生對教學內容的接受程度,進而動態調整課程的上課方式與講解進度,從而提高教學效率和質量。(3) 高級駕駛輔助系統高級駕駛輔助系統(Advanced Driving Assistance System) 源于百度百科-“高級駕駛輔助系統”是用于輔助人們在駕駛過程中提前了解可能發生的危險,從而提高汽車駕駛的安全性。而在現實生活中,根據美國一項車禍原因的研究成果顯示,有10%的車禍因駕駛人員過勞駕駛而導致的。在我國,同樣也有不少車禍慘案因司機疲憊麻痹或精神狀態不集中所導致的。如果說,在高級駕駛輔助系統中安裝表情鑒別系統,通過檢測司機在駕駛過程的面部表情,并分析出該表情所反映的心理狀態,進而保證司機在駕駛過程中的生命安全。種種現象表明,針對面部表情鑒別的研究是很有必要的,但是在開展研究過程中卻是跌宕起伏。面部表情的產生會隨著人臉面部肌肉活動和心理狀態的變化而變化,因此在分析面部表情時更難實現,其發展速度相對較慢,其應用與其他生物識別技術相比還未普及。1.2 國內外研究現狀1.2.1 面部表情鑒別研究現狀1872年,達爾文作為首位研究情緒表情的生物學家,他認。

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