基于谱特征的人脸表情识别算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 综述 | 第10-26页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·脸部肌肉结构和面部动作编码 | 第12-15页 |
| ·脸部肌肉结构 | 第12-13页 |
| ·面部动作编码系统 | 第13-15页 |
| ·人脸表情识别的研究现状 | 第15-22页 |
| ·脸部定位 | 第16-17页 |
| ·表情的特征提取 | 第17-21页 |
| ·表情的分类识别 | 第21-22页 |
| ·目前存在的问题 | 第22-24页 |
| ·本论文的主要内容及结构安排 | 第24-26页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第24-25页 |
| ·本论文的结构安排 | 第25-26页 |
| 2 人脸表情识别的相关理论 | 第26-34页 |
| ·模式识别中的一些基本问题 | 第26-28页 |
| ·K-L变换 | 第28-30页 |
| ·主成分分析法 | 第30-31页 |
| ·最近邻法 | 第31-33页 |
| ·近邻的距离度量 | 第32-33页 |
| ·k-近邻法 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于谱特征的特征提取算法 | 第34-52页 |
| ·图及图的分割理论 | 第34-37页 |
| ·图的基本概念及术语 | 第34-35页 |
| ·相似性图 | 第35-36页 |
| ·图的分割基础 | 第36-37页 |
| ·基于谱特征分析的算法 | 第37-46页 |
| ·谱聚类的观点与Laplacian矩阵的推导 | 第38-43页 |
| ·基于谱特征的算法步骤 | 第43-44页 |
| ·算法分析 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-50页 |
| ·本文方法实现 | 第46-48页 |
| ·与Zhi的SSA比较分析 | 第48-49页 |
| ·与PCA的比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 4 基于小波分解的谱特征分析 | 第52-62页 |
| ·小波变换 | 第52-57页 |
| ·离散小波变换 | 第52-54页 |
| ·二维小波变换 | 第54-57页 |
| ·基于小波分解的谱特征分析与实验 | 第57-60页 |
| ·二维小波分解各分量特点 | 第57-59页 |
| ·实验与结果分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 5 人脸表情识别系统 | 第62-72页 |
| ·系统基本软硬件环境 | 第62页 |
| ·系统构成及主要功能 | 第62-65页 |
| ·训练模块 | 第64页 |
| ·识别模块 | 第64-65页 |
| ·系统演示 | 第65-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 6 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·论文总结 | 第72页 |
| ·工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历 | 第78-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |
