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YOLOv8n在人脸表情识别中的改进模型研究
目录
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.4研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1深度学习与人脸识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.1深度学习发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.1.2人脸识别基本流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.2YOLO目标检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.1YOLO算法演进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.2.2YOLOv8n模型特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3人脸表情识别技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3.1表情识别方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.3.2常用表情数据库．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
基于YOLOv8n的人脸表情识别模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1模型整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2改进的网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.2.1特征提取模块优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2.2检测头设计调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3多尺度特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.4损失函数改进方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
实验设置与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.2数据集描述与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.2.1数据集来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.2.2数据增强方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.3评估指标与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
4.3.1表情识别评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
4.3.2模型训练参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5.1改进模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5.1.1定量结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
5.1.2与基线模型对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.2不同场景下模型表现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
5.3消融实验分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
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