首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于C/S架构的人脸表情识别系统

中文摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 论文研究难点第11-12页
    1.4 论文的主要工作第12页
    1.5 论文组织结构第12-14页
第2章 人脸表情识别理论与开发技术第14-22页
    2.1 图像预处理第14-15页
    2.2 人脸检测第15-16页
        2.2.1 基于知识的方法第15页
        2.2.2 基于特征的方法第15-16页
        2.2.3 基于统计的方法第16页
    2.3 表情特征提取第16-17页
        2.3.1 Gabor小波特征提取第16页
        2.3.2 Harr特征提取第16页
        2.3.3 LBP特征提取第16-17页
        2.3.4 HOG特征提取第17页
        2.3.5 PCA与LDA特征降维第17页
    2.4 表情分类第17-18页
        2.4.1 K-最近邻法第17-18页
        2.4.2 人工神经网络第18页
        2.4.3 支持向量机第18页
        2.4.4 贝叶斯分类器第18页
        2.4.5 稀疏表示第18页
    2.5 Android主要技术第18-19页
        2.5.1 NDK技术第18页
        2.5.2 JNI技术第18-19页
    2.6 服务器主要技术第19-21页
        2.6.1 Socket服务器第19-20页
        2.6.2 HTTP通讯协议第20-21页
    2.7 本章小结第21-22页
第3章 构建人脸表情库第22-28页
    3.1 标准人脸表情库第22-23页
    3.2 构建人脸表情库第23-25页
    3.3 构建人脸表情库扩展第25-26页
        3.3.1 表情库扩展-噪声第25-26页
        3.3.2 表情库扩展-旋转第26页
    3.4 扩展后的表情库第26-27页
    3.5 本章小结第27-28页
第4章 人脸表情识别系统分析第28-62页
    4.1 人脸表情识别系统图像预处理分析第28-34页
        4.1.1 图像灰度化分析第28-30页
        4.1.2 图像尺寸归一化第30-31页
        4.1.3 图像直方图均衡化第31-33页
        4.1.4 图像平滑处理第33-34页
    4.2 人脸表情识别系统人脸检测分析第34-38页
        4.2.1 Haar分类器第34-35页
        4.2.2 Haar-like特征第35-36页
        4.2.3 积分图第36-37页
        4.2.4 AdaBoost算法第37-38页
    4.3 人脸表情识别系统特征提取及表情分类分析第38-61页
        4.3.1 PCA与KNN表情识别方案第38-44页
        4.3.2 PCA与KNN表情识别实验与分析第44-46页
        4.3.3 HOG与SVM表情识别方案第46-56页
        4.3.4 HOG与SVM表情识别方案实验与分析第56-57页
        4.3.5 LBP与SVM表情识别方案第57-59页
        4.3.6 LBP与SVM表情识别方案实验与分析第59-60页
        4.3.7 表情识别系统方案选择第60-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第5章 系统设计与实现第62-77页
    5.1 系统需求分析第62-65页
        5.1.1 系统需求分析第62-65页
        5.1.2 系统可行性分析第65页
        5.1.3 系统用软硬件及开发工具第65页
    5.2 系统设计与实现第65-72页
        5.2.1 系统总体架构第65-68页
        5.2.2 安卓端子系统设计与实现第68-70页
        5.2.3 服务器端子系统设计与实现第70-72页
    5.3 系统性能测试第72-76页
        5.3.1 系统测试硬件第72-73页
        5.3.2 系统测试用例第73-74页
        5.3.3 测试结果分析第74-75页
        5.3.4 系统运行结果第75-76页
    5.4 本章小结第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
参考文献第79-84页
攻读硕士学位期间的科研情况第84-85页
致谢第85-86页

论文共86页,点击 下载论文
上一篇:高维数据发布中多维相关分级差分隐私保护方法研究
下一篇:基于多协议分布式警务即时通讯系统的研究与设计