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 |