基于图像序列的人脸表情识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 引言 | 第13页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.3 人脸表情识别研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 人脸表情识别概述 | 第15页 |
| 1.3.2 表情特征提取方法 | 第15-19页 |
| 1.3.3 EmotiW情感识别挑战赛 | 第19-20页 |
| 1.4 面临的挑战 | 第20-21页 |
| 1.5 本文研究内容和论文结构 | 第21-23页 |
| 第2章 人脸表情识别相关技术概述 | 第23-37页 |
| 2.1 人脸表情数据集 | 第23-25页 |
| 2.2 预处理 | 第25-28页 |
| 2.2.1 人脸检测 | 第25-26页 |
| 2.2.2 人脸对齐 | 第26-27页 |
| 2.2.3 人脸配准 | 第27-28页 |
| 2.3 局部二值模式 | 第28-30页 |
| 2.4 卷积神经网络 | 第30-35页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第31-32页 |
| 2.4.2 网络结构 | 第32-33页 |
| 2.4.3 激活函数 | 第33-34页 |
| 2.4.4 Dropout层 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第3章 基于混合特征的动态人脸表情识别 | 第37-47页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 算法整体框架 | 第37-39页 |
| 3.3 动态特征提取 | 第39-43页 |
| 3.3.1 动态几何特征提取 | 第40-42页 |
| 3.3.2 动态纹理特征提取 | 第42-43页 |
| 3.3.3 混合特征表达 | 第43页 |
| 3.4 实验与分析 | 第43-45页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第43-44页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于卷积神经网络的动态人脸表情识别 | 第47-59页 |
| 4.1 引言 | 第47-48页 |
| 4.2 算法整体框架 | 第48-49页 |
| 4.3 DDFD人脸检测算法 | 第49-51页 |
| 4.4 网络结构与训练 | 第51-52页 |
| 4.4.1 网络结构 | 第51-52页 |
| 4.4.2 网络训练 | 第52页 |
| 4.5 特征提取 | 第52-53页 |
| 4.6 实验与分析 | 第53-56页 |
| 4.6.1 实验数据 | 第53-54页 |
| 4.6.2 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.7 本章小结 | 第56-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第69页 |
