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基于局部特征分析的人脸表情识别问题研究

目录第1-13页
摘要第13-16页
ABSTRACT第16-19页
第一章 绪论第19-37页
   ·课题研究的背景和意义第19-22页
     ·人脸表情识别研究的背景第19-21页
     ·人脸表情识别研究的意义第21-22页
   ·国内外研究的现状第22-29页
     ·研究机构概况第22-23页
     ·理论研究现状第23-28页
     ·研究成果应用情况第28-29页
   ·存在的问题及发展趋势第29-31页
     ·存在的主要问题第29-30页
     ·未来的发展趋势第30-31页
   ·人脸表情数据库第31-34页
   ·本文主要研究内容和结构安排第34-37页
第二章 人脸自动检测与预处理方法第37-61页
   ·基于肤色+AdaBoost的人脸检测第37-52页
     ·Haar-like特征的选取和特征值计算第38-41页
     ·基于AdaBoost算法的分类器构造第41-45页
     ·基于肤色的人脸区域粗筛选第45-50页
     ·基于肤色+AdaBoost方法的人脸检测结果第50-52页
   ·表情图像的几何标准化第52-57页
     ·角度归一化第52-53页
     ·裁剪标准第53-55页
     ·尺度归一化第55-56页
     ·几何标准化实验第56-57页
   ·表情图像的灰度标准化第57-60页
     ·直方图均衡化算法第57-59页
     ·灰度标准化的实现第59-60页
   ·本章小结第60-61页
第三章 基于区域投影的人眼定位方法第61-75页
   ·人眼定位方法分析第61-65页
     ·传统的人眼定位方法第61-62页
     ·基于投影的人眼定位第62-65页
   ·基于区域投影的人眼定位方法第65-70页
     ·一种区域投影函数第65-66页
     ·抗干扰能力分析第66-68页
     ·算法的具体实现第68-70页
   ·实验第70-74页
     ·测试集第70-71页
     ·度量标准第71-72页
     ·实验结果及分析第72-74页
   ·本章小结第74-75页
第四章 基于ARLBP的人眼定位方法第75-93页
   ·局部二值模式第75-79页
     ·LBP基本原理第75-77页
     ·LBP中的Uniform模式第77-79页
   ·自适应比率局部二值模式第79-88页
     ·比率LBP算法第79-82页
     ·自适应比率LBP算法第82-84页
     ·基于ARLBP算法的人眼定位第84-88页
   ·实验结果及分析第88-92页
     ·数据库样本测试集第88-89页
     ·窗口参数优化实验第89-91页
     ·BiolD数据库测试结果第91-92页
   ·本章小结第92-93页
第五章 基于特征块和LBP的表情识别方法第93-109页
   ·显著性特征区域的划分第93-95页
   ·LBP特征的提取第95-97页
   ·LBP特征降维第97-101页
   ·分类器设计第101页
   ·实验结果及分析第101-106页
     ·实验系统框架第102页
     ·基于JAFFE库的实验第102-104页
     ·基于TFEID库的实验第104-105页
     ·实验结果分析第105-106页
   ·本章小结第106-109页
第六章 基于证据理论的表情识别方法第109-127页
   ·信息融合与D-S证据理论第109-115页
     ·信息融合第109-112页
     ·D-S证据理论第112-115页
   ·基于D-S证据理论的表情识别方法第115-120页
     ·区域特征的表示第115-116页
     ·不同区域的LBP特征提取第116-117页
     ·相似性测度第117-118页
     ·基本概率赋值的构造第118-119页
     ·决策规则第119-120页
   ·实验结果及分析第120-124页
     ·实验设计第120-121页
     ·信息融合前后表情识别结果对比第121-123页
     ·本文方法与其他文献方法比较第123-124页
   ·本章小结第124-127页
第七章 总结与展望第127-131页
   ·论文工作总结第127-128页
   ·后续研究工作展望第128-131页
参考文献第131-143页
致谢第143-145页
攻读学位期间发表的学术论文第145-147页
攻读学位期间参与的科研项目第147-149页
外文论文第149-162页
学位论文评阅及答辩情况表第162页

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