基于瞳孔特征的真实情感识别与应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 情感识别研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 情感分类模型 | 第13-14页 |
| 1.2.3 基于瞳孔的情感识别 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关理论与算法 | 第19-29页 |
| 2.0 情感空间 | 第19-20页 |
| 2.1 图像处理 | 第20-23页 |
| 2.1.1 边缘检测 | 第20-22页 |
| 2.1.2 图形检测 | 第22-23页 |
| 2.2 机器学习算法 | 第23-28页 |
| 2.2.1 神经网络与深度学习 | 第24-25页 |
| 2.2.2 支持向量机 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 瞳孔图像处理与特征数据处理 | 第29-39页 |
| 3.1 瞳孔图像处理 | 第29-34页 |
| 3.1.1 Canny边缘检测 | 第29-32页 |
| 3.1.2 霍夫变换 | 第32-34页 |
| 3.2 机器学习算法 | 第34-38页 |
| 3.2.1 BP神经网络算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 SVM算法 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于瞳孔特征的真实情感识别实验及其应用 | 第39-52页 |
| 4.1 问题分析与研究路线 | 第39-40页 |
| 4.2 基于瞳孔特征的真实情感识别实验 | 第40-44页 |
| 4.2.1 实验组织 | 第40-42页 |
| 4.2.2 不同情感状态的瞳孔图片数据库 | 第42页 |
| 4.2.3 瞳孔定位及数据采集 | 第42-44页 |
| 4.3 数据分析与处理 | 第44-47页 |
| 4.3.1 数据分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 特征向量预处理 | 第45页 |
| 4.3.3 情感识别模型建模 | 第45-47页 |
| 4.4 基于瞳孔特征的真实情感识别应用 | 第47-50页 |
| 4.4.1 Eye Chat总体设计 | 第47-49页 |
| 4.4.2 Eye Chat交互界面设计 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于瞳孔特征改善MOOC教育现状的研究 | 第52-59页 |
| 5.1 问题分析与解决方案 | 第52-53页 |
| 5.2 实验 | 第53-56页 |
| 5.2.1 组织实验 | 第53-55页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第55-56页 |
| 5.3 实验结果 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第59页 |
| 6.2 进一步工作及展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
| 中文详细摘要 | 第73-77页 |
