情感神经网络及其在人脸识别中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| ·课题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·人脸识别技术概述 | 第10-15页 |
| ·人脸识别研究内容 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·人脸识别技术的特点 | 第14页 |
| ·人脸识别的应用领域 | 第14-15页 |
| ·情感智能 | 第15-17页 |
| ·情感智能的研究现状 | 第15-16页 |
| ·情感智能在人脸识别中的应用 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 基于神经网络的人脸识别方法 | 第19-30页 |
| ·神经网络的概述 | 第19-20页 |
| ·神经网络发展史 | 第19-20页 |
| ·神经网络的各种分类 | 第20页 |
| ·神经网络应用于人脸识别 | 第20-21页 |
| ·BP神经网络 | 第21-26页 |
| ·BP神经网络基本模型 | 第22页 |
| ·BP学习算法 | 第22-24页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络在人脸识别中的应用 | 第25-26页 |
| ·径向基神经网络 | 第26-29页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第26-27页 |
| ·RBF网络学习算法 | 第27-28页 |
| ·RBF神经网络的特点 | 第28页 |
| ·RBF神经网络在人脸识别中的应用 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 情感神经网络结构与算法研究 | 第30-43页 |
| ·BP情感神经网络结构(EMBP) | 第30-32页 |
| ·输入层神经元 | 第30页 |
| ·隐含层神经元 | 第30-31页 |
| ·输出层神经元 | 第31-32页 |
| ·BP情感神经网络反向传播算法 | 第32-37页 |
| ·焦虑系数μ和自信系数k确定 | 第32-33页 |
| ·BP情感神经网络的误差计算 | 第33-34页 |
| ·隐含层到输出层权值的调整 | 第34-35页 |
| ·输入层到隐含层权值的调整 | 第35-37页 |
| ·径向基情感神经网络结构(EMRBF) | 第37-39页 |
| ·输入层神经元 | 第37页 |
| ·隐含层神经元 | 第37-38页 |
| ·输出层神经元 | 第38-39页 |
| ·径向基情感神经网络算法 | 第39-42页 |
| ·焦虑系数μ和自信系数k确定 | 第39页 |
| ·输出权值调整 | 第39-40页 |
| ·基宽参数调整 | 第40-41页 |
| ·中心值参数调整 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于EMBP情感神经网络的人脸识别 | 第43-53页 |
| ·图像预处理 | 第44-45页 |
| ·直方图修正 | 第44-45页 |
| ·几何校正 | 第45页 |
| ·人脸特征提取 | 第45-48页 |
| ·奇异值分解 | 第45-46页 |
| ·奇异值特征向量维数压缩 | 第46-47页 |
| ·奇异值特征向量归一化 | 第47页 |
| ·奇异值特征向量排列 | 第47-48页 |
| ·基于EMBP情感神经网络的人脸识别系统 | 第48-49页 |
| ·EMBP情感神经网络分类器设计 | 第48页 |
| ·基于EMBP情感神经网络的人脸识别系统算法步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·人脸图像的奇异值分解 | 第50页 |
| ·人脸分类结果 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于EMRBF情感神经网络的人脸识别 | 第53-64页 |
| ·基于主成分分析的方法 | 第53-55页 |
| ·基于线性判别分析(LDA)方法 | 第55-56页 |
| ·PCA与LDA优缺点比较 | 第56-57页 |
| ·基于PCA和LDA的人脸特征提取 | 第57-58页 |
| ·基于EMRBF情感神经网络的人脸分类器设计 | 第58-59页 |
| ·EMRBF情感神经网络结构 | 第58页 |
| ·基于EMRBF情感神经网络的人脸识别算法步骤 | 第58-59页 |
| ·实验结果及分析 | 第59-63页 |
| ·特征脸与人脸图像重建 | 第59-61页 |
| ·EMRBF情感神经网络分类结果 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 总结 | 第64-65页 |
| 对未来工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第70-71页 |
