基于混合特征的面部表情识别算法研究
| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·问题提出及研究意义 | 第8-10页 |
| ·问题提出 | 第8-9页 |
| ·表情识别的研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·表情识别发展概述 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12页 |
| ·存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文内容与结构安排 | 第13-17页 |
| ·本文选用图库 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-16页 |
| ·本文章 节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 图像预处理与特征区域分割 | 第17-41页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·特征区域分割的理论依据 | 第18-19页 |
| ·心理学依据 | 第18页 |
| ·图像工程依据 | 第18-19页 |
| ·基于灰度投影的区域定位 | 第19-24页 |
| ·灰度投影的基本方法 | 第19-21页 |
| ·灰度投影存在的问题 | 第21-24页 |
| ·平均脸模板构造与匹配 | 第24-27页 |
| ·模板匹配方法 | 第24-25页 |
| ·平均脸模板构造 | 第25-26页 |
| ·平均脸模板匹配存在的问题 | 第26-27页 |
| ·新的区域定位分割方法 | 第27-40页 |
| ·基于Fisher 准则函数的动态阈值二值化 | 第27-30页 |
| ·边缘检测算子 | 第30-32页 |
| ·人脸二值边缘图像提取 | 第32-37页 |
| ·“探针法”定位眼部特征区域 | 第37-39页 |
| ·二次灰度投影定位嘴部特征区域 | 第39-40页 |
| ·本章 小结 | 第40-41页 |
| 第三章 面部表情特征提取 | 第41-65页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·基于结构特征的面部表情识别 | 第42-53页 |
| ·SUSAN 算子定位角点 | 第43-46页 |
| ·特征距离的选取 | 第46-49页 |
| ·几何结构特征的可行性分析 | 第49-52页 |
| ·几何结构特征的不足 | 第52-53页 |
| ·基于局部统计特征的面部表情识别 | 第53-64页 |
| ·灰度共生矩阵概述 | 第53-54页 |
| ·灰度共生矩阵生成过程 | 第54-56页 |
| ·共生矩阵用于表情识别的可行性分析 | 第56-57页 |
| ·灰度归一化 | 第57-61页 |
| ·灰度共生矩阵的特征提取 | 第61-64页 |
| ·本章 小结 | 第64-65页 |
| 第四章 表情分类的实现 | 第65-80页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·BP 网络分类器 | 第66-70页 |
| ·BP 网络模型与结构 | 第66页 |
| ·BP 学习规则 | 第66-69页 |
| ·BP 网络分类器的设计 | 第69-70页 |
| ·表情分类试验及分析 | 第70-78页 |
| ·基于混合特征的表情识别试验 | 第70-73页 |
| ·混合特征与独立特征试验的分析比较 | 第73-77页 |
| ·混合特征识别失败表情图像分析 | 第77-78页 |
| ·本章 小结 | 第78-80页 |
| 第五章 现实世界中自然表情识别与分析 | 第80-89页 |
| ·引言 | 第80页 |
| ·自然表情的采集与处理 | 第80-84页 |
| ·表情图像采集 | 第80-81页 |
| ·表情图像灰度化 | 第81-82页 |
| ·特征区域定位 | 第82-84页 |
| ·自然表情识别 | 第84-88页 |
| ·表情图像特征提取 | 第84-85页 |
| ·自然表情识别结果及分析 | 第85-88页 |
| ·本章 小结 | 第88-89页 |
| 第六章 全文总结 | 第89-93页 |
| ·全文总结 | 第89-91页 |
| ·研究展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 附录 | 第97-111页 |
| 摘要 | 第111-114页 |
| Abstract | 第114-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 导师与作者简介 | 第119页 |
