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基于脸部二维结构特征的表情识别研究

1.基于脸部二维结构特征的表情识别研究第1-48页
 摘要第7-9页
 第一章 绪论第9-16页
   ·研究目的和意义第9-11页
   ·研究现状第11-12页
   ·问题的提出第12-14页
   ·本文研究内容概述第14-15页
   ·本文研究内容安排第15-16页
 第二章 表情图像预处理与表情特征区域的粗定位第16-25页
   ·表情图像预处理第16-17页
   ·基于迭代法的图像二值化及去除孤立点第17-21页
     ·迭代法原理第17-19页
     ·选择式掩模平滑去噪第19-21页
   ·基于投影法的特征区域定位第21-25页
     ·眉毛和眼睛定位第21-23页
     ·嘴巴和鼻沟区域定位第23-25页
 第三章 人脸图像的特征点精确定位及特征提取第25-34页
   ·特征选取第25-26页
   ·特征点精确定位第26-31页
     ·边缘检测第27-29页
     ·特征点精确定位第29-31页
   ·表情特征提取第31-34页
 第四章 基于BP神经网络的脸部表情识别设计第34-39页
   ·概述第34页
   ·基于BP神经网络的分类算法第34-36页
   ·训练与识别第36-39页
 第五章 识别实验与结果第39-43页
   ·实验的软件、硬件环境第39-40页
   ·人脸表情分类实验结果第40-43页
 第六章 总结和展望第43-45页
   ·本文工作总结第43-44页
   ·今后的研究工作第44-45页
 参考文献第45-48页
2.Facial Expression Recognition based on Two-dimensional Structure Features第48-92页
 ABSTRACT第50-53页
 Chapter one Preface第53-62页
   ·Research purpose and meaning第53-55页
   ·Studies the current situation第55-57页
   ·Proposition of questions第57-59页
   ·This text research contents summaries第59-60页
   ·This text research contents arranging第60-62页
 Chapter two Expression picture pretreatment and Localization of the expression Feature area第62-71页
   ·Expression picture pretreatment第63-64页
   ·Two value of picture based interation and gets rid of in isolationing第64-67页
     ·Changes and takes the place of the law principle第64-65页
     ·Choosing type masks make an uproar levelly and smoothly第65-67页
   ·Make a reservation in feature areas based on projection algorthm第67-71页
     ·Eyebrow and eyes location第67-69页
     ·Mouth and Nasal fossae Location第69-71页
 Chapter three The characteristic location of face pictures accurately and drawn characteristic第71-81页
   ·Characteristics selection第71-73页
   ·Characteristics clicking and orienting accurately第73-81页
     ·Edge measuring第73-77页
     ·The characteristic location accurately第77-81页
 Chapter four The face expression based on BP neural network discerns the design第81-86页
   ·Summary第81页
   ·Categorised algorithms based on BP neural network第81-84页
   ·Training and discerning第84-86页
 Chapter five Recognition the experiment and result第86-90页
   ·Software of an experiment,hardware environment第86-87页
   ·Categorised result of the test of people's face expression第87-90页
 Chapter six Summarize and the prospect第90-92页
   ·The text work summary第90-91页
   ·Research work in the future第91-92页
3.人脸表情识别研究综述第92-133页
 第一章 绪论第95-100页
   ·引言第95-96页
   ·相关领域研究第96-98页
   ·表情识别的难点第98-100页
 第二章 常用的数字图像处理技术第100-107页
   ·基本知识第100-102页
   ·相关数字图像处理技术第102-107页
     ·平滑第102-103页
     ·直方图第103-104页
     ·图像分割第104-105页
     ·边缘检测第105页
     ·形态学方法第105页
     ·二值图像的投影操作第105-107页
 第三章 人脸检测与定位第107-114页
   ·基于统计模型的人脸检测第107-110页
     ·神经网络方法第107-108页
     ·子空间方法第108-110页
   ·基于知识建模的人脸检测方法第110-112页
     ·基于颜色、纹理信息检测第110页
     ·基于模板匹配的检测第110-111页
     ·基于人脸规则的检测第111-112页
   ·综合的方法第112页
   ·人脸检测方法及其评价第112-114页
 第四章 人脸表情特征定位与提取第114-125页
   ·先验规则第115-118页
     ·镶嵌图第115-116页
     ·几何投影第116-117页
     ·二值化定位第117页
     ·广义对称第117-118页
   ·几何形状信息第118-120页
     ·Snakes第118-119页
     ·可变模板第119页
     ·PDM第119-120页
   ·色彩信息第120-121页
   ·观信息第121-123页
     ·神经网络第121-122页
     ·PCA第122页
     ·SVM第122-123页
   ·关联信息第123-125页
     ·概率网络第123页
     ·DLA第123-124页
     ·GWN第124-125页
 第五章 表情识别方法分类第125-128页
   ·基于几何特征的识别方法第125-126页
   ·基于整体的识别方法第126-127页
   ·基于模型的识别方法第127-128页
 第六章 总结与展望第128-129页
 参考文献第129-133页
4.People's Facial Expression Recognition Overview第133-184页
 Chapter 1 Introduction第136-143页
   ·Foreword第136-137页
   ·The relevant field studying第137-140页
   ·Difficult point that the expression discerns第140-143页
 Chapter 2 Commonly used digital picture treatment technology第143-152页
   ·Fundamental Science第143-145页
   ·Relevant digital picture treatment technology第145-152页
     ·Level and smooth第145-147页
     ·Histogram第147-148页
     ·The picture apart第148-150页
     ·Morphology method第150页
     ·Projection operation of the two value picture第150-152页
 Chapter 3 The faces of people measure and make a reservation第152-163页
   ·Measure on the basis of person's face who counts the model第152-156页
     ·Neural network method第153-154页
     ·Sub space method第154-156页
   ·the face detection On the basis of the person's knowledge modeling第156-159页
     ·Measure because of the color,lamination information第156页
     ·Measuring matching on the basis of the template第156-157页
     ·a regular template第157-159页
   ·Comprehensive method第159-160页
   ·Face detection methods of people and appraising第160-163页
 Chapter 4 Man expression traits position and extract第163-178页
   ·Priori rule第164-168页
     ·inlaying and pursueing第165页
     ·geometry projection第165-166页
     ·Two value location第166-167页
     ·broad sense is symmetrical第167-168页
   ·geometry form information第168-171页
     ·Snakes第168-169页
     ·variable templates第169-170页
     ·PDM第170-171页
   ·color informations第171-172页
   ·appearance information第172-175页
     ·neural network第173页
     ·PCA第173-174页
     ·SVM第174-175页
   ·related information第175-178页
     ·probability network第175页
     ·DLA第175-176页
     ·GWN第176-178页
 Chapter 5 The expression discerns the method classification第178-182页
   ·discernment methods based on characteristic of gcomctry第178-180页
   ·discernment methods based on whole第180页
   ·discernment methods based on model第180-182页
 Chapter 6 Summarize and the prospect第182-184页
后记第184页

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