【摘 要】
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当前时代是人工智能的时代，如何让计算机具有智能，像人脑一样具有自主学习能力，是众多研究者关注的一个热点领域，深度学习作为人工智能的核心方法，在该领域有着非常广泛的应用。事实上，深度学习涉及到生活的方方面面，包括但不限于图像识别、缺陷检测、人机交互、无人驾驶、大数据分析等。本文将通过深度学习的方法对一些图像处理方向的问题进行研究，在文中可分为两部分，即使用基于深度学习的图像识别技术进行人脸表情识别，以及使用基于深度学习的目标检测技术实现工业齿轮的缺陷检测。
本文的主要内容有：
1.对于人
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当前时代是人工智能的时代，如何让计算机具有智能，像人脑一样具有自主学习能力，是众多研究者关注的一个热点领域，深度学习作为人工智能的核心方法，在该领域有着非常广泛的应用。事实上，深度学习涉及到生活的方方面面，包括但不限于图像识别、缺陷检测、人机交互、无人驾驶、大数据分析等。本文将通过深度学习的方法对一些图像处理方向的问题进行研究，在文中可分为两部分，即使用基于深度学习的图像识别技术进行人脸表情识别，以及使用基于深度学习的目标检测技术实现工业齿轮的缺陷检测。
本文的主要内容有：
1.对于人脸表情识别，使用人脸检测技术、LBP特征提取、尺寸归一化等算法对表情数据库中的图像进行预处理，使图像更适合作为神经网络的输入。
2.采用改进后的LeNet-5网络对人脸表情进行识别。原始LeNet-5网络对人脸表情识别效果不佳，因此对LeNet-5网络进行改进，包括对神经网络参数的更改，以及网络结构的调整等。
3.将改进后的网络结构在CK+与JAFFE数据集上进行测试，得出准确率，并与原始网络结构和其他算法进行性能对比。实验结果表明，与原算法相比，使用本文算法在CK+和JAFFE数据库上的准确率分别提升了12.88%和13.68%。
4.使用改进的YOLOv3网络对齿轮缺陷进行检测，改进措施为使用DenseNet网络代替原有的Darknet-53网络以及预测尺度的调整。
5.构建齿轮缺陷图像数据集，包括图像采集、扩充和缺陷标注，然后使用改进后的YOLOv3网络对数据集进行测试并评价性能，具体包括网络结构性能评价、算法性能对比和不同光照强度下的算法性能对比。实验结果表明，与原算法相比，使用本文算法的平均精确率提升了3.87%，对于齿轮缺失部分的精确率提高了5.7%。
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