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 |