基于主方向最大差分析的微表情检测
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 微表情数据库介绍 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.5 本文结构框架 | 第15-17页 |
| 第2章 微表情的预处理操作 | 第17-27页 |
| 2.1 面部轮廓定位 | 第17-20页 |
| 2.2 人脸校正 | 第20-22页 |
| 2.3 人脸分割 | 第22-25页 |
| 2.3.1 人脸分割 | 第22页 |
| 2.3.2 面部运动单元 | 第22-24页 |
| 2.3.3 人脸分块 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 检测微表情发生 | 第27-43页 |
| 3.1 基于LBP特征检测微表情 | 第27-32页 |
| 3.1.1 原始LBP算子 | 第27页 |
| 3.1.2 环形邻域的LBP算子 | 第27-29页 |
| 3.1.3 旋转不变性的LBP算子 | 第29-30页 |
| 3.1.4 等价模式的LBP算子 | 第30-31页 |
| 3.1.5 基于LBP特征检测微表情 | 第31-32页 |
| 3.2 基于MDMD特征检测微表情 | 第32-41页 |
| 3.2.1 光流介绍 | 第32-36页 |
| 3.2.2 鲁棒局部光流 | 第36-37页 |
| 3.2.3 基于MDMD特征检测微表情 | 第37-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 微表情识别与分类 | 第43-55页 |
| 4.1 LBP-TOP特征 | 第43-45页 |
| 4.2 基于MDMD特征识别微表情 | 第45-46页 |
| 4.3 支持向量机 | 第46-53页 |
| 4.3.1 线性支持向量机 | 第47-50页 |
| 4.3.2 非线性支持向量机 | 第50-53页 |
| 4.3.3 支持向量机多分类问题 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 实验分析与系统实现 | 第55-69页 |
| 5.1 MDMD特征检测微表情实验结果 | 第55-65页 |
| 5.1.1 CAS(ME)2数据库的检测实验结果 | 第55-58页 |
| 5.1.2 CASME数据库的检测实验结果 | 第58-59页 |
| 5.1.3 参数实验 | 第59-61页 |
| 5.1.4 空间信息 | 第61-62页 |
| 5.1.5 辅助微表情编码系统实现 | 第62-65页 |
| 5.2 MDMD特征识别微表情实验结果 | 第65-68页 |
| 5.2.1 CASME 2数据库的识别实验结果 | 第65-67页 |
| 5.2.2 CASME数据库的识别实验结果 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 论文总结与展望 | 第69-73页 |
| 6.1 主要完成工作 | 第69-70页 |
| 6.2 进一步展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |
