静态图像中人脸表情和性别识别的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-21页 |
| ·研究的背景意义 | 第9-11页 |
| ·表情、性别识别的研究现状 | 第11-17页 |
| ·表情、性别识别的研究现状 | 第11-13页 |
| ·表情、性别识别研究的内容 | 第13-14页 |
| ·表情、性别识别研究的主要方法 | 第14-17页 |
| ·部分人脸库简介 | 第17-19页 |
| ·JAFFE 日本的女性表情库 | 第17-18页 |
| ·AT& T 人脸图像库 | 第18-19页 |
| ·本文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 图像的预处理 | 第21-29页 |
| ·人脸检测 | 第21-25页 |
| ·AdaBoost 算法 | 第21-24页 |
| ·实验结果 | 第24-25页 |
| ·图像的尺度归一化 | 第25-26页 |
| ·图像的灰度归一化 | 第26-27页 |
| ·实验图像预处理结果 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于PCA-LDA 的人脸性别识别 | 第29-39页 |
| ·主成份分析（PCA） | 第29-31页 |
| ·线性判别式分析（LDA） | 第31-33页 |
| ·图像分类和识别 | 第33-35页 |
| ·距离函数 | 第33-34页 |
| ·最近邻决策规则 | 第34-35页 |
| ·PCA-LDA 在性别识别中的应用 | 第35-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于Gabor 小波的人脸表情识别 | 第39-51页 |
| ·Gabor 小波变换提取特征 | 第39-43页 |
| ·Gabor 小波变换的基本理论 | 第39-40页 |
| ·二维Gabor 小波变换 | 第40-42页 |
| ·Gabor 滤波器特性分析 | 第42-43页 |
| ·弹性模板匹配 | 第43-44页 |
| ·K 近邻法 | 第44页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第44-48页 |
| ·系统的图形用户界面 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 结束语 | 第51-53页 |
| ·本人工作总结 | 第51-52页 |
| ·本课题今后研究方向的预测和展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间科研及发表论文情况 | 第59页 |
