细粒度表情分类研究与设计
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·表情分类研究的意义 | 第15-16页 |
| ·内容概要与组织结构 | 第16-18页 |
| 2 表情分类相关理论介绍 | 第18-33页 |
| ·特征匹配技术 | 第18-26页 |
| ·LBP特征 | 第19-21页 |
| ·SIFT特征 | 第21-24页 |
| ·HOG特征 | 第24-25页 |
| ·Gabor特征 | 第25-26页 |
| ·现有情感识别分类方法 | 第26-33页 |
| ·图像情感分类算法综述 | 第26-29页 |
| ·人脸表情识别主要算法综述 | 第29-33页 |
| 3 细粒度表情分类数据库构建 | 第33-43页 |
| ·现有表情分类数据库概况 | 第33-35页 |
| ·细粒度表情类别定义 | 第35-40页 |
| ·分类词汇的选取 | 第35-37页 |
| ·分类词汇的描述 | 第37-40页 |
| ·细粒度表情分类数据库的构建 | 第40-41页 |
| ·细粒度表情分类数据库相关描述 | 第41-43页 |
| 4 基于多特征的细粒度表情分类方法 | 第43-63页 |
| ·问题概述 | 第43-44页 |
| ·特征提取 | 第44-48页 |
| ·静态特征 | 第45-47页 |
| ·动态特征 | 第47页 |
| ·关键区域选取与描述 | 第47-48页 |
| ·支持向量机 | 第48-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-63页 |
| ·表情分类类别 | 第49-51页 |
| ·实验设计 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 5 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简历 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71页 |
