面部表情识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 表情识别的发展及研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外的研究状况 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内的研究状况 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及内容安排 | 第15-17页 |
| 第2章 面部表情识别的基本理论及方法 | 第17-27页 |
| 2.1 表情的分类 | 第17-19页 |
| 2.2 面部表情识别系统结构 | 第19-21页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第19页 |
| 2.2.2 表情特征提取 | 第19-20页 |
| 2.2.3 表情分类识别 | 第20-21页 |
| 2.3 面部表情识别常用方法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 特征提取的方法 | 第21-24页 |
| 2.3.2 模式分类的方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 表情图像预处理 | 第27-39页 |
| 3.1 表情识别与人脸识别的差异 | 第27-28页 |
| 3.2 本文选用的表情图像库简介 | 第28页 |
| 3.3 图像的光照补偿 | 第28-30页 |
| 3.4 图像尺寸规一化 | 第30-38页 |
| 3.4.1 眼睛定位算法 | 第30-34页 |
| 3.4.2 尺寸、角度归一化 | 第34-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于主成分分析的表情识别方法研究 | 第39-52页 |
| 4.1 主成分分析的基本原理 | 第39-42页 |
| 4.2 基于主成分分析的表情识别 | 第42-44页 |
| 4.2.1 主成分分析算法 | 第42-43页 |
| 4.2.2 分类识别 | 第43-44页 |
| 4.3 基于双向二维加权主成分分析的表情识别 | 第44-48页 |
| 4.3.1 二维主成分分析算法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 双向二维加权主成分分析算法 | 第46-48页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
