视频关键帧提取及人脸表情识别
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| ·课题意义及应用 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·不良视频检测的国内外研究现状 | 第13页 |
| ·关键帧提取的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·表情识别的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容以及组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 基础知识 | 第19-33页 |
| ·视频结构 | 第19-21页 |
| ·视觉注意模型 | 第21-24页 |
| ·视觉注意机制 | 第21-22页 |
| ·视觉注意模型的含义 | 第22-24页 |
| ·图像处理的有关知识 | 第24-28页 |
| ·图像灰度化 | 第24-25页 |
| ·图像去噪 | 第25-28页 |
| ·图像相似度计算的介绍 | 第28-32页 |
| ·归一化 | 第28-30页 |
| ·距离度量 | 第30-31页 |
| ·相关性度量 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于视觉显著度和互补性相融合的关键帧提取 | 第33-43页 |
| ·基于空间显著度的关键帧提取 | 第33-37页 |
| ·基于亮度的空间显著度计算 | 第34页 |
| ·基于 LBP 的空间显著度计算 | 第34-36页 |
| ·关键帧的提取 | 第36-37页 |
| ·基于运动显著度的关键帧提取 | 第37-39页 |
| ·基于运动显著度的计算 | 第37-38页 |
| ·关键帧的提取 | 第38-39页 |
| ·关键帧的后续处理 | 第39-41页 |
| ·结合图像之间互补性去除冗余关键帧的方法 | 第39-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于改进 LDP 的表情识别 | 第43-61页 |
| ·表情识别的框架 | 第43-44页 |
| ·人脸检测 | 第44-50页 |
| ·AdBoost 算法 | 第44-49页 |
| ·实验结果 | 第49-50页 |
| ·基于改进 LDP 的特征提取 | 第50-56页 |
| ·改进的 LDP | 第50-55页 |
| ·改进 LDP 的计算和结果 | 第55-56页 |
| ·k 近邻方法在表情识别中的应用 | 第56-59页 |
| ·距离函数 | 第56-57页 |
| ·K 近邻算法 | 第57-58页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附录 | 第71页 |
