基于动态模糊神经网络的人脸表情识别算法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
第1章 绪论	第8-15页
·研究背景及意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-11页
·国内研究情况	第9-10页
·国外研究情况	第10-11页
·常用的人脸面部表情数据库	第11-13页
·主要研究工作	第13页
·论文新意	第13-14页
·论文组织结构	第14-15页
第2章 表情识别相关理论	第15-26页
·表情特征提取的理论基础	第15-19页
·Gabor小波变换	第15-17页
·2DPCA算法	第17页
·模糊LDA算法	第17-19页
·分类器DFNN的理论基础	第19-26页
·DFNN结构	第19-21页
·DFNN学习算法	第21-22页
·DFNN前提参数确定	第22页
·DFNN结构参数确定	第22-23页
·修剪技术	第23-26页
第3章 基于动态模糊神经网络的人脸表情识别算法	第26-38页
·算法流程	第26-27页
·表情图像预处理	第27-28页
·特征提取	第28-34页
·Gabor小波法提取Gabor特征	第29-31页
·2DPCA算法降维	第31-32页
·模糊LDA方法提取最佳分类特征	第32-34页
·构建动态模糊神经网络分类器	第34-38页
·训练样本和测试样本划分	第35页
·分类器训练和测试	第35-37页
·分类器性能的评价和分析	第37页
·表情分类	第37-38页
第4章 仿真实验与结果分析	第38-46页
·仿真实验目的与方案	第38页
·仿真实验准备	第38-40页
·实验环境	第38页
·实验工具简介	第38-39页
·实验数据	第39-40页
·表情识别系统实现及部分结果展示	第40-41页
·不同特征提取方法实验结果对比分析	第41-43页
·不同分类器识别结果比较与性能分析	第43-46页
第5章 总结与展望	第46-48页
·总结	第46页
·未来工作展望	第46-48页
参考文献	第48-50页
致谢	第50-52页
攻读硕士学位期间发表的论文	第52页