基于混合特征和神经网络集成的人脸表情识别
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题提出的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·课题提出的背景 | 第8页 |
| ·课题的研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-15页 |
| ·表情识别发展概述 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·常用的人脸表情数据库 | 第13-14页 |
| ·存在的主要问题 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容与结构安排 | 第15-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 人脸表情图像的预处理 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第18-26页 |
| ·积分图像与Haar-like特征 | 第19-21页 |
| ·由扩展的Haar-like特征生成弱分类器 | 第21-22页 |
| ·AdaBoost算法生成强分类器 | 第22-23页 |
| ·级联分类器的生成 | 第23-25页 |
| ·实验结果及其分析 | 第25-26页 |
| ·表情图像尺寸归一化 | 第26-27页 |
| ·表情图像灰度归一化 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 人脸表情特征提取 | 第30-44页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·几何结构特征的提取 | 第30-38页 |
| ·主动外观模型概述 | 第32-35页 |
| ·Shape模型 | 第32-33页 |
| ·Texture模型 | 第33-34页 |
| ·Appearance模型 | 第34页 |
| ·图像的搜索过程 | 第34-35页 |
| ·几何结构特征的提取 | 第35-36页 |
| ·几何结构特征作为表情特征可行性分析 | 第36-38页 |
| ·局部统计特征的提取 | 第38-43页 |
| ·灰度共生矩阵概述 | 第38-40页 |
| ·局部统计特征的提取 | 第40-42页 |
| ·基于Fisher准则的特征选择 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 人脸表情分类 | 第44-54页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·基于径向基的神经网络集成分类器 | 第44-49页 |
| ·径向基网络模型 | 第44-47页 |
| ·径向基神经网络分类器的设计 | 第47页 |
| ·神经网络集成分类器的设计 | 第47-49页 |
| ·表情分类实验及结果分析 | 第49-53页 |
| ·基于混合特征的表情识别实验 | 第49-51页 |
| ·混合特征与独立特征实验的对比分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 现实世界中自然表情识别 | 第54-62页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·自然表情图像的预处理 | 第54-56页 |
| ·自然表情图库 | 第54-55页 |
| ·自然表情图像的灰度化 | 第55-56页 |
| ·自然表情识别 | 第56-61页 |
| ·人脸检测与特征区域定位 | 第56页 |
| ·自然表情图像的特征提取 | 第56-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 全文总结 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 摘要 | 第68-70页 |
| Abstract | 第70-71页 |
