人脸表情识别算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·表情特征提取算法概述 | 第13-16页 |
| ·本文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 人脸表情图像预处理 | 第18-36页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·人脸检测 | 第18-24页 |
| ·Haar特征 | 第18-20页 |
| ·积分图 | 第20-22页 |
| ·AdaBoost算法原理 | 第22-24页 |
| ·特征点定位 | 第24-31页 |
| ·ASM人脸特征点模型训练 | 第25-29页 |
| ·ASM人脸特征点搜索定位 | 第29-31页 |
| ·人脸图像归一化处理 | 第31-34页 |
| ·几何参数归一化 | 第31-32页 |
| ·光照灰度归一化 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 人脸表情特征提取 | 第36-59页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于静态图像的LBP表情特征提取 | 第36-42页 |
| ·LBP基本原理 | 第36-39页 |
| ·经典的LBP人脸表情特征提取算法 | 第39-40页 |
| ·改进的LBP人脸表情特征提取算法 | 第40-42页 |
| ·基于链码的静态图像人脸表情几何特征提取 | 第42-44页 |
| ·链码基本原理 | 第42-43页 |
| ·人脸闭环形状的构造 | 第43页 |
| ·几何特征提取算法 | 第43-44页 |
| ·基于图像序列的表情特征提取 | 第44-53页 |
| ·图像序列LBP表情特征提取 | 第44-50页 |
| ·图像序列人脸表情几何特征提取 | 第50-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-58页 |
| ·静态图像人脸表情几何特征提取实验结果 | 第53-55页 |
| ·图像序列人脸表情几何特征提取实验结果 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 基于SVM的人脸表情识别 | 第59-73页 |
| ·引言 | 第59-60页 |
| ·SVM基本原理 | 第60-67页 |
| ·统计学习理论 | 第60-61页 |
| ·线性可分SVM | 第61-64页 |
| ·线性不可分SVM | 第64-66页 |
| ·核函数 | 第66-67页 |
| ·SVM多类识别 | 第67-69页 |
| ·“一对多”分类 | 第67-68页 |
| ·“一对一”分类 | 第68-69页 |
| ·决策树分类 | 第69页 |
| ·基于SVM的人脸表情识别 | 第69-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-72页 |
| ·基于静态图像的SVM表情分类 | 第71-72页 |
| ·基于图像序列的SVM表情分类 | 第72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 人脸表情识别系统的设计 | 第73-78页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·表情识别系统流程 | 第73-74页 |
| ·人脸表情识别系统 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第86页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第86页 |
