【摘 要】
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在社交网络快速发展的今天,对人群情感的分析也越来越有必要性。深度学习作为一种有效的特征学习方法,近几年得到了迅速地发展,它可以通过非线性模型将复杂问题转化为线性可
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在社交网络快速发展的今天,对人群情感的分析也越来越有必要性。深度学习作为一种有效的特征学习方法,近几年得到了迅速地发展,它可以通过非线性模型将复杂问题转化为线性可分问题,在计算机视觉、自然语言处理、无人驾驶等领域均发挥着关键作用。本文即利用深度学习来实现人群情感分析,根据人群合影图像分析出群体所处的情感状态,本文主要研究的是对人群高兴程度的估测方法,将人群高兴程度分为6个等级,分别用数字0-5来表示。主要分为3个步骤予以研究和解决:人脸检测、人脸高兴程度识别、整体的人群高兴程度估测。主要研究内容如下:(1)针对传统的人脸检测方法检测精度低,不易于训练且训练时间长的问题,本文主要研究了一种基于级联卷积神经网络的方法,对已训练的模型微调人脸判定和矩形框回归部分,并与传统机器学习中基于Haar-like的Adaboost人脸检测方法进行了对比。(2)由于人工提取表情特征的过程繁琐,需要手工设计出合适的特征,因此本文选用卷积神经网络对检测到的人脸进行人脸高兴程度识别,其中对AlexNet、CaffeNet予以实验并对AlexNet进行了改进,为了提高卷积神经网络的非线性表达能力,采用多层小尺度卷积核替代单层大尺度卷积核的方法,并将全连接层去除掉,最终结果相比于AlexNet识别率至少提高了7%,达到与mini Xception的实验结果相当。(3)本文研究了直接平均法、加权平均法和神经网络自动加权三种方法来实现对人群高兴程度的估测,并通过实验验证了人脸大小及人脸遮挡程度对人群高兴程度估测的影响。
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