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基于混合特征实时人脸表情识别的研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第7-10页
    1.1 课题的背景和意义第7页
    1.2 心理与脸部表情的关系第7-8页
    1.3 多模式人机交互第8页
    1.4 论文的研究内容和主要工作第8-9页
    1.5 论文结构安排第9-10页
第二章 人脸表情识别研究综述第10-18页
    2.1 面部表情的产生第10页
    2.2 人脸表情识别研究的历史及现状第10-15页
    2.3 表情识别的难点与目标第15-16页
    2.4 人脸表情数据库简介第16-18页
第三章 人脸表情图像的分析及处理及混合特征提取第18-40页
    3.1 人脸检测定位第18-22页
    3.2 图像预处理第22-27页
        3.2.1 图像尺寸归一化第22-23页
        3.2.2 彩色图像转到灰度图像第23页
        3.2.3 图像灰度均衡化第23-25页
        3.2.4 人脸表情图像的平滑滤波第25页
        3.2.5 灰度图像的二值化第25-27页
    3.3 人脸表情特征及提取的常用方法第27-30页
        3.3.1 表情特征描述第27-28页
        3.3.2 表情特征提取的常用方法第28-30页
    3.4 混合特征提取第30-40页
        3.4.1 人脸组织定位第30-34页
            3.4.1.1 眼部定位第30-33页
            3.4.1.2 嘴部定位第33-34页
        3.4.2 眼部与嘴部的几何特征提取第34-36页
            3.4.2.1 眼部几何特征提取第34-35页
            3.4.2.2 嘴部几何特征提取第35-36页
        3.4.3 纹理特征提取第36-40页
            3.4.3.1 Gabor 变换提取纹理特征第36-37页
            3.4.3.2 特征降维第37-38页
            3.4.3.3 主成份分析第38-40页
第四章 表情分类第40-53页
    4.1 模式识别中分类方法概述第40页
    4.2 支持向量机第40-50页
        4.2.1 软线性可分问题第43-45页
        4.2.2 非线性可分问题第45-47页
        4.2.3 支持向量机中核函数的选择第47-48页
        4.2.4 支持向量机在表情识别中的泛化性能第48-50页
    4.3 多类分类的C-支持向量分类机的构造第50-53页
第五章 表情识别系统实现及实验结果分析第53-60页
    5.1 表情识别实现简介第53页
    5.2 表情识别平台架构设计第53-57页
        5.2.1 表情识别系统的实现环境第53页
        5.2.2 系统实现流程与功能第53-57页
    5.3 实验结果总体分析第57-60页
        5.3.1 不同Gabor 滤波族的选择及实验结果第57-58页
        5.3.2 多类分类支持向量机参数选择第58页
        5.3.3 参数优化的实验结果第58-60页
第六章 总结与展望第60-62页
    6.1 论文总结第60-61页
    6.2 工作展望第61-62页
参考文献第62-67页
致谢第67页

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