| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题来源和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 人面部运动识别研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 正面人脸特征点追踪研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 面部运动单元识别研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 受限玻尔兹曼机的研究现状 | 第13页 |
| 1.4 本文主要研究内容及工作 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文主要内容和目的 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 受限玻尔兹曼机简介 | 第15-21页 |
| 2.1 受限玻尔兹曼机的基本模型 | 第15-16页 |
| 2.2 受限玻尔兹曼机的训练算法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Gibbs 采样 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于对比散度的训练算法 | 第18页 |
| 2.2.3 训练参数设置 | 第18-20页 |
| 2.3 受限玻尔兹曼机的模型评估 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于受限玻尔兹曼机的面部特征点追踪 | 第21-35页 |
| 3.1 面部特征点的追踪流程 | 第21-22页 |
| 3.2 面部特征点的观测值提取 | 第22-26页 |
| 3.2.1 主动形状模型的训练 | 第22-25页 |
| 3.2.2 面部特征点的搜索定位 | 第25-26页 |
| 3.3 面部特征点追踪 | 第26-34页 |
| 3.3.1 基于 RBM 的面部形状先验模型的构建 | 第26-28页 |
| 3.3.2 基于 RBM 的面部形状先验模型的训练 | 第28-31页 |
| 3.3.3 基于先验模型的面部特征点追踪 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于受限玻尔兹曼机的面部运动单元识别 | 第35-47页 |
| 4.1 面部运动单元识别框架 | 第35-37页 |
| 4.1.1 面部运动单元的语义关系 | 第35-36页 |
| 4.1.2 AU 识别算法框架 | 第36-37页 |
| 4.2 面部运动单元观测值提取 | 第37-38页 |
| 4.2.1 特征提取 | 第37页 |
| 4.2.2 基于支持向量机的观测值提取 | 第37-38页 |
| 4.3 面部运动单元识别 | 第38-45页 |
| 4.3.1 基于 RBM 的 AU 识别先验模型的构建 | 第39-42页 |
| 4.3.2 先验模型的训练和推理 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 面部运动识别实验及结果分析 | 第47-57页 |
| 5.1 面部特征点的追踪实验 | 第47-51页 |
| 5.1.1 在 CK+数据库上的实验 | 第47-50页 |
| 5.1.2 在 MMI 数据库上的实验 | 第50-51页 |
| 5.2 面部运动单元的识别实验 | 第51-56页 |
| 5.2.1 在 CK+数据库上的实验 | 第51-54页 |
| 5.2.2 在 SEMAINE 数据库上的实验 | 第54-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
