基于统计模型的人脸特征点定位和表情识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·人脸表情识别的一般步骤 | 第13-15页 |
| ·图像预处理 | 第13页 |
| ·人脸检测 | 第13-14页 |
| ·表情特征提取 | 第14-15页 |
| ·表情分类 | 第15页 |
| ·人脸表情识别的难点 | 第15-16页 |
| ·常用的人脸表情数据库 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·结构安排 | 第18-19页 |
| 第二章 快速目标检测 | 第19-27页 |
| ·Haar-like 特征和积分图 | 第19-22页 |
| ·特征选取和强分类器构建 | 第22-24页 |
| ·级联分类器 | 第24-25页 |
| ·快速目标检测算法在 OpenCV 的应用 | 第25-27页 |
| 第三章 特征点定位的统计模型方法 | 第27-49页 |
| ·主成分分析 | 第27-29页 |
| ·统计形状模型 | 第29-33页 |
| ·特征点 | 第29-30页 |
| ·形状对齐 | 第30-32页 |
| ·针对形状变化建模 | 第32-33页 |
| ·主动形状模型 | 第33-39页 |
| ·局部纹理模型 | 第34-35页 |
| ·目标图形搜索 | 第35-37页 |
| ·多分辨率框架的主动形状模型 | 第37-39页 |
| ·统计纹理模型 | 第39-42页 |
| ·纹理对齐 | 第39-42页 |
| ·纹理归一化 | 第42页 |
| ·针对纹理变化建模 | 第42页 |
| ·主动表观模型 | 第42-48页 |
| ·形状和纹理的联合模型 | 第42-43页 |
| ·目标图像搜索 | 第43-48页 |
| ·主动形状模型和主动表观模型的比较 | 第48-49页 |
| 第四章 基于改进主动形状模型的人脸表情识别 | 第49-55页 |
| ·传统主动形状模型的不足 | 第49页 |
| ·主动形状模型的若干改进 | 第49-53页 |
| ·基于关键点的初始形状估计 | 第50-51页 |
| ·法线、切线方向的二维局部纹理模型 | 第51-53页 |
| ·采样像素递减的多分辨率主动形状模型 | 第53页 |
| ·基于主动形状模型的人脸表情识别 | 第53-55页 |
| 第五章 实验与分析 | 第55-66页 |
| ·特征点的元信息 | 第55-56页 |
| ·主动形状模型的评价标准 | 第56-57页 |
| ·关于主动形状模型若干改进的实验与分析 | 第57-66页 |
| ·初始形状估计的实验与分析 | 第57-60页 |
| ·法线与切线二维局部纹理模型的实验与分析 | 第60-63页 |
| ·采样像素递减的多分辨率框架的实验与分析 | 第63-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·工作总结 | 第66-67页 |
| ·研究展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
