多姿态人眼定位与表情识别研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究背景与意义 | 第8页 |
| ·表情识别与人脸识别 | 第8-9页 |
| ·表情识别研究历史及现状 | 第9-11页 |
| ·基本表情分类 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第11页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第11-13页 |
| 2 人脸检测与表情识别概述 | 第13-21页 |
| ·人脸表情识别系统 | 第13页 |
| ·人脸检测的方法 | 第13-17页 |
| ·表情识别的主要技术方法 | 第17-20页 |
| ·特征提取 | 第17-19页 |
| ·特征分类 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 粒子群优化算法下的肤色分割 | 第21-32页 |
| ·色彩空间 | 第21-22页 |
| ·建立高斯肤色模型 | 第22-23页 |
| ·肤色分割 | 第23-29页 |
| ·otsu 算法及其改进 | 第24-27页 |
| ·粒子群优化算法 | 第27-29页 |
| ·粒子群算法优化 otsu 实现肤色分割 | 第29页 |
| ·仿真结果 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 多姿态人眼定位 | 第32-41页 |
| ·形态学处理 | 第32-35页 |
| ·数学形态学的概念 | 第32页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第32-34页 |
| ·形态学处理结果 | 第34-35页 |
| ·基于 Gabor 滤波的人眼定位 | 第35-37页 |
| ·Gabor 滤波 | 第36-37页 |
| ·椭圆 Gabor 滤波器设计 | 第37页 |
| ·滤波效果 | 第37页 |
| ·灰度投影 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 融合局部特征的表情识别 | 第41-56页 |
| ·几种降维方法 | 第41-49页 |
| ·PCA | 第42-43页 |
| ·核 PCA | 第43-45页 |
| ·LLE | 第45-48页 |
| ·核 SLLE | 第48-49页 |
| ·全局特征提取 | 第49-50页 |
| ·JAFFE 表情库介绍 | 第49页 |
| ·算法仿真结果及评价 | 第49-50页 |
| ·局部特征提取 | 第50-53页 |
| ·眼睛特征提取 | 第51-52页 |
| ·嘴巴特征提取 | 第52-53页 |
| ·融合眼睛和嘴的表情识别 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 | 第62页 |
