人脸面部表情识别方法研究
| 学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·面部表情识别研究的目的和意义 | 第12-13页 |
| ·面部表情识别的研究现状 | 第13-22页 |
| ·生理和心理学领域的研究 | 第13-17页 |
| ·基于计算机技术的人脸表情识别研究 | 第17-22页 |
| ·面部表情识别的难点与面临的挑战 | 第22-23页 |
| ·面部表情识别的难点 | 第22页 |
| ·面部表情识别面临的主要挑战 | 第22-23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23-24页 |
| ·本文的组织结构 | 第24-25页 |
| 第2章 面部表情识别概述 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·表情识别概述 | 第26-32页 |
| ·脸部定位 | 第26-27页 |
| ·脸部特征提取 | 第27-30页 |
| ·表情分类 | 第30-31页 |
| ·本文设计的表情识别框架 | 第31-32页 |
| ·表情识别实验数据 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 面部表情运动特征分析 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·面部表情模型 | 第35-36页 |
| ·面部表情功能模型 | 第35-36页 |
| ·动态面部表情模型 | 第36页 |
| ·面部表情运动分析 | 第36-37页 |
| ·面部特征区域的选取 | 第37-38页 |
| ·面部运动特征提取及表示 | 第38-42页 |
| ·方法的选择 | 第38-39页 |
| ·光流算法 | 第39-41页 |
| ·面部特征流的获取 | 第41页 |
| ·面部运动特征序列的构造 | 第41-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于高斯混合隐马尔可夫模型的表情识别 | 第45-60页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于HMM模型的动态表情分析 | 第45-53页 |
| ·方法的选择 | 第45-46页 |
| ·HMM模型的参数 | 第46-47页 |
| ·HMM模型的三个基本问题 | 第47-51页 |
| ·HMM模型类型的选择 | 第51-53页 |
| ·基于MHMM模型的动态表情分析 | 第53-55页 |
| ·GMM模型 | 第53页 |
| ·MHMM模型 | 第53-55页 |
| ·k-means算法 | 第55页 |
| ·实验及结果分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录A 攻读学位期间完成的论文和参加的项目 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
