基于卷积神经网络的人脸表情检测任务书

 2021-12-27 20:26:31

全文总字数：884字

1. 毕业设计（论文）主要内容：

卷积神经网络结构是从一个大的训练集中自动合成自己的一套特征提取方法，所以它可以直接从未预处理的照片中提取变化的人脸模型，而且可以在神经元模型中利用感受区域，共享权数和空间采样对人脸进行一定程度的旋转，缩放和变形。
利用摄像头进行实时的人脸表情识别，首先实时的检测出人脸，然后把检测出的人脸截取下来送到模型中去做判别（这里可用opencv中自带的人脸检测器）。
检测静态图片，检测实时检测人脸的方式是，转化为灰色图片，检测人脸并且框出人脸。

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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
 
	1、调研，收集与整理资料；
 
	2、写开题报告； 
 
	3、系统总体方案设计； 

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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
 
	1、开题报告，2020年3月20日 
 
	2、英文翻译，2020年3月28日 
 
	3、总体方案设计，2020年4月8日 

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4. 主要参考文献
 
	[1]牛玉虎. 卷积稀疏自编码神经网络[J]. 计算机与现代化，2017（2）：2229. 	
		[2]徐新飞，刘惠义，基于卷积神经网络的人脸表情识别[J]，国外电子测量技术,1,2018	
 
[3]LOPES A T, AGUIAR E D, OLIVEIRASANTOS T. A facial expression recognition system using convolutional networks[C]. Graphics, Patterns and Images. IEEE, 2015: 273280.

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