特征点主导的面部自发表情识别方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 面部表情识别算法框架 | 第9-11页 |
| 1.2.2 表情描述法 | 第11-13页 |
| 1.2.3 样本的选取 | 第13-14页 |
| 1.3 面部表情识别算法综述 | 第14-15页 |
| 1.4 拟解决的问题 | 第15页 |
| 1.5 本文的主要工作和论文结构 | 第15-18页 |
| 2 基本原理 | 第18-28页 |
| 2.1 平均人脸 | 第18-20页 |
| 2.2 参考3D点 | 第20-21页 |
| 2.3 高斯牛顿法 | 第21-22页 |
| 2.4 外观特征描述子 | 第22-26页 |
| 2.4.1 LBP外观描述子 | 第22-23页 |
| 2.4.2 HOG外观描述子 | 第23-25页 |
| 2.4.3 Gabor外观描述子 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 面部自发表情识别算法设计 | 第28-50页 |
| 3.1 几何特征 | 第28-35页 |
| 3.1.1 关键性因素 | 第28-30页 |
| 3.1.2 Procrustes分析法 | 第30-32页 |
| 3.1.3 PIR几何特征 | 第32-35页 |
| 3.2 外观特征 | 第35-45页 |
| 3.2.1 外观特征提取框架 | 第35-41页 |
| 3.2.2 关键性因素 | 第41-42页 |
| 3.2.3 M-ULBP外观特征 | 第42-45页 |
| 3.3 识别 | 第45-47页 |
| 3.3.1 SVR回归器 | 第45-46页 |
| 3.3.2 表情识别算法 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-50页 |
| 4 实验对比及分析 | 第50-60页 |
| 4.1 实验数据 | 第50-51页 |
| 4.2 评价指标 | 第51页 |
| 4.3 实验设置 | 第51-53页 |
| 4.4 特征性能实验 | 第53-56页 |
| 4.4.1 PIR几何特征实验 | 第53-55页 |
| 4.4.2 M-ULBP外观特征实验 | 第55-56页 |
| 4.5 实验结论 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 6 致谢 | 第62-64页 |
| 7 参考文献 | 第64-66页 |
