基于Python的人脸表情分类开题报告
2020-05-05 17:12:20
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
一、 研究背景及意义 人类通过视觉、味觉、听觉、嗅觉和触觉五个器官来认识世界。
我们把用眼睛观察到的视觉信息叫做图像信息,如人脸的表情信息。
一般的表情识别可以用单个感官完成,也可以用多个感官相配合来完成。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、 研究问题 本设计基于python编程语言,借助tensorflow人工智能框架和卷积神经网络深度学习,主要实现了一个人脸检测 表情识别的功能。
具体来说就是给定一张彩色图片(图片可以是一个人的半身照也可以是全身照),我们可以检测出这张图片的人脸位置并裁剪下来,送到我们自己做的表情识别模型中,得到这张图中人的表情。
二、 研究内容 1. 查找资料,获取人脸表情数据库 2. 将人脸表情数据库转化为tfrecord格式的方法以及快速载入图片的算法 3. 掌握tensorflow框架的使用 4. 了解前向传播、反向传播、梯度下降等神经网络的基本知识,搭建卷积神经网络(cnn)模型,实现图片的分类。
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