表情識別是一個橫跨人工智能、神經(jīng)學(xué)、計算機等學(xué)科的交叉領(lǐng)域,在心理分析、臨床醫(yī)學(xué)、車輛監(jiān)控等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。但由于表情識別特征提取難度、表情復(fù)雜度較高,傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法容易忽略對于分類有重要作用的特征,導(dǎo)致表情識別的準(zhǔn)確率較低。近年來隨著深度學(xué)習(xí)和并行計算的發(fā)展,將基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到表情分類問題引起了學(xué)者們的關(guān)注。這得益于深度學(xué)習(xí)的特征提取是通過反向傳播和誤差優(yōu)化來更新迭代權(quán)重,能夠提取出容易忽視的關(guān)鍵點和特征。但依然存在實現(xiàn)復(fù)雜、依賴大量數(shù)據(jù)集、計算量大等問題。因此,本文主要針對以上問題對優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)開展研究。本文主要工作及創(chuàng)新點如下:1、目前的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對表情識別的細(xì)微特征提取程度不夠,且訓(xùn)練時間長。為了解決這一問題,本文對GoogLeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化,提出了一種基于并行結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該算法的核心為兩個并行的卷積池化結(jié)構(gòu),通過對表情圖像提取不同的特征,之后再進(jìn)行特征融合。該結(jié)構(gòu)增加了網(wǎng)絡(luò)的寬度和對于尺度的適應(yīng)性,能夠從不同角度提取圖像的特征。2、雖然ReLU激活函數(shù)很好的保持了函數(shù)的稀疏性,但無法緩解均值偏移、神經(jīng)元死亡的問題。針... 

【文章來源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

LeNet-5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖 2.2 AlexNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖AlexNet 與 LeNet 不同點在于，一是使用了 ReLU 激活函數(shù)代替了傳統(tǒng)的線性激活函數(shù)。ReLU 將計算出來小于零的值強制等于零，保證了網(wǎng)絡(luò)適度的稀疏性，并且計算簡單，大大提高了訓(xùn)練速度與準(zhǔn)確率。二是使用了 Dropout 和 DataAugmentation 來防止過擬合的現(xiàn)象。Dropout 以 0.5 的概率，將每個隱層神經(jīng)元的輸出設(shè)置為零。每次輸入一個樣本，都相當(dāng)于嘗試了一個新的結(jié)構(gòu)。Data Augmentation通過變換已有的訓(xùn)練集來生成新的數(shù)據(jù)集，從而擴大訓(xùn)練集的數(shù)量。三是使用最大池化代替平均池化，避免平均池化造成的特征模糊。且提出的最大池化的步長比池化核要小，這可以輸出有重疊和覆蓋的特征圖像，增加特征的多樣性。表 2.2 給出了 AlexNet 網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。表 2.2 GoogLeNet 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)層 說明 參數(shù)數(shù)量Input 輸入 224*224 的圖像 0

圖 2.4 VGGNet 實驗過程可以看出，從左到右網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)不變，分別有五的卷積特征提取。但每個階段用到的卷積層數(shù)不同。RN并沒有對分類結(jié)果有實質(zhì)性的提升，因此在B之后的卷積層數(shù)目的增加，分類準(zhǔn)確率逐漸上升，在 VGG-19。B、C 網(wǎng)絡(luò)的對比說明了 1*1 卷積層引入的非線性確、D 網(wǎng)絡(luò)的對比說明了 3*3 的卷積核確實比 1*1 的卷積*3 的卷積核能夠更好地捕捉到全局信息。 Residual Learning 模型idual Learning 模型是一種殘差網(wǎng)絡(luò)模型，在很大程度上問題。該模型在 2015 ImageNet 分類和檢測的比賽中均者們在設(shè)計網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時不斷增加網(wǎng)絡(luò)的深度，想以此來

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于深度學(xué)習(xí)的人臉跟蹤自動初始化方法[J]. 陳芷薇,陳姝.  計算機工程與科學(xué). 2017(04)
[3]基于張量的2D-PCA人臉識別算法[J]. 葉學(xué)義,王大安,宦天樞,夏經(jīng)文,顧亞風(fēng).  計算機工程與應(yīng)用. 2017(06)
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碩士論文
[1]基于Caffe平臺深度學(xué)習(xí)的人臉識別研究與實現(xiàn)[D]. 魏正.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]基于Gabor和條件隨機場的人臉表情識別[D]. 張博.山東大學(xué) 2015
[3]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測和性別識別研究[D]. 汪濟民.南京理工大學(xué) 2015
[4]基于MLBP-TOP與光流多特征的人臉表情融合識別研究[D]. 孔健.江蘇大學(xué) 2009



本文編號：3487413