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基于非负稀疏矩阵分解的人脸表情识别

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题研究的目的与意义第10页
    1.2 人脸表情识别的研究现状第10-18页
        1.2.1 表情特征提取的研究现状第11-16页
        1.2.2 表情分类的研究现状第16-18页
    1.3 本文的研究内容与结构安排第18-20页
第2章 人脸图像的光照补偿与几何校正第20-34页
    2.1 引言第20页
    2.2 光照补偿方法的研究第20-25页
        2.2.1 直方图均衡化第20-21页
        2.2.2 同态滤波第21-22页
        2.2.3 Isotropic滤波和Anisotropic滤波第22-23页
        2.2.4 Gamma校正第23-24页
        2.2.5 逐像素灰度区间自适应Gamma校正第24-25页
    2.3 光照补偿方法的实验结果与分析第25-30页
        2.3.1 人脸图像光照补偿方法的实验对比第25-27页
        2.3.2 自适应Gamma校正实验对比第27-30页
    2.4 图像的几何平面旋转校正第30-32页
        2.4.1 基于分块灰度积分投影的眼睛定位第31-32页
        2.4.2 人脸图像平面旋转校正第32页
    2.5 本章小结第32-34页
第3章 基于非负稀疏矩阵分解的表情识别第34-45页
    3.1 引言第34页
    3.2 非负矩阵分解的算法原理及在表情识别中的应用第34-37页
        3.2.1 NMF的算法原理第35-36页
        3.2.2 NMF算法在表情识别中的应用第36-37页
    3.3 局部非负矩阵分解的算法原理及在表情识别中的应用第37-38页
        3.3.1 LNMF的算法原理第37-38页
        3.3.2 LNMF算法在表情识别中的应用第38页
    3.4 非负稀疏矩阵分解的算法原理及在表情识别中的应用第38-40页
        3.4.1 SNMF的算法原理第38-39页
        3.4.2 SNMF算法在表情识别中的应用第39-40页
    3.5 实验结果与分析第40-44页
        3.5.1 特征基个数r的选择第40-42页
        3.5.2 稀疏因子的选择第42-43页
        3.5.3 NMF、LNMF和SNMF算法的实验结果与分析第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于分块加权的人脸表情识别第45-54页
    4.1 引言第45页
    4.2 分块加权算法的基本原理第45-48页
        4.2.1 分块思想概述第45-47页
        4.2.2 局部特征加权策略第47-48页
    4.3 分块加权算法与稀疏矩阵分解算法的融合第48-49页
    4.4 实验结果与分析第49-53页
        4.4.1 不同分块方式对表情识别的影响第50-52页
        4.4.2 分块加权稀疏矩阵分解算法的实验结果与分析第52-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 基于支持向量机的分类器设计第54-61页
    5.1 引言第54页
    5.2 支持向量机的映射原理第54-55页
    5.3 多类分类支持向量机第55-58页
        5.3.1 “一对多”SVM分类法第55页
        5.3.2 “一对一”SVM分类法第55-56页
        5.3.3 二叉树SVM分类法第56-57页
        5.3.4 分类器性能比较分析第57-58页
    5.4 二叉树SVM的层次设计第58-59页
    5.5 不同SVM分类器对表情识别的影响第59页
    5.6 本章小结第59-61页
第6章 人脸表情识别系统设计与实现第61-67页
    6.1 人脸表情识别系统的介绍第61-63页
        6.1.1 系统设计框图第61-62页
        6.1.2 系统功能模块介绍第62-63页
    6.2 表情数据库第63-64页
    6.3 系统实验平台第64页
    6.4 人脸表情识别系统展示第64-66页
    6.5 本章小结第66-67页
结论第67-69页
参考文献第69-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第76-77页
致谢第77页

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