基于Android平台的人脸表情识别系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-14页 |
| 第2章 系统相关技术 | 第14-18页 |
| 2.1 人脸表情识别概述 | 第14-15页 |
| 2.2 Android系统概述 | 第15-17页 |
| 2.2.1 安卓应用开发概述 | 第15页 |
| 2.2.2 Android应用程序四大组件 | 第15-16页 |
| 2.2.3 Android平台架构层分析 | 第16-17页 |
| 2.3 SVM支持向量机 | 第17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 系统需求分析 | 第18-26页 |
| 3.1 需求分析概述 | 第18-19页 |
| 3.2 支持向量机分类训练 | 第19-20页 |
| 3.3 表情识别 | 第20-21页 |
| 3.4 系统功能模块的业务流程分析 | 第21-23页 |
| 3.5 系统可行性分析 | 第23页 |
| 3.5.1 经济可行性 | 第23页 |
| 3.5.2 技术可行性 | 第23页 |
| 3.5.3 安全可行性 | 第23页 |
| 3.6 系统非功能性需求分析 | 第23-24页 |
| 3.6.1 系统性能需求 | 第23-24页 |
| 3.6.2 系统软硬件平台及开发工具 | 第24页 |
| 3.7 本章小结 | 第24-26页 |
| 第4章 系统详细设计 | 第26-46页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第26-27页 |
| 4.2 系统功能模块划分 | 第27-28页 |
| 4.3 基于支持向量机的表情分类训练 | 第28-29页 |
| 4.4 基于二维Gabor变换的表情特征提取 | 第29-31页 |
| 4.5 系统Android端主要功能模块的设计 | 第31-42页 |
| 4.5.1 图像获取 | 第31-33页 |
| 4.5.2 归一化处理 | 第33-35页 |
| 4.5.3 人脸检测 | 第35-38页 |
| 4.5.4 表情识别 | 第38-42页 |
| 4.6 数据库设计 | 第42-44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 系统实现与测试 | 第46-59页 |
| 5.1 系统运行环境 | 第46页 |
| 5.2 系统主程序的实现 | 第46-48页 |
| 5.3 基于OpenCV的支持向量机训练的实现 | 第48-50页 |
| 5.3.1 核函数与参数选择 | 第48-50页 |
| 5.3.2 训练结果分析 | 第50页 |
| 5.4 系统Android端主要功能模块的实现 | 第50-55页 |
| 5.4.1 图像获取模块 | 第50页 |
| 5.4.2 图像归一化处理模块 | 第50-52页 |
| 5.4.3 人脸检测模块 | 第52-54页 |
| 5.4.4 人脸表情识别模块 | 第54-55页 |
| 5.5 系统测试 | 第55-58页 |
| 5.5.1 系统测试环境 | 第55-56页 |
| 5.5.2 系统测试用例 | 第56-58页 |
| 5.5.3 测试结果分析 | 第58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
