人脸表情自动识别方法的研究

1 概述	第1-15页
·研究背景及意义	第8-9页
·课题的主要工作和内容	第9-13页
·系统概述	第10页
·人脸检测	第10-11页
·人脸面部表情数据的提取	第11-12页
·人脸表情的分类	第12-13页
·论文主要完成的任务和成果	第13-15页
2 人脸检测	第15-44页
·人脸表情分析系统的输入图像	第15-16页
·简单背景下的人脸图像	第15-16页
·复杂背景下的人脸图像	第16页
·人脸检测算法概述	第16-18页
·简单背景下的人脸检测算法	第17-18页
·任意复杂背景下的人脸检测算法	第18页
·人脸检测算法	第18-20页
·亮度补偿和肤色检测	第20-25页
·肤色模型	第20-22页
·本论文的肤色检测算法	第22-25页
·脸部特征的定位	第25-41页
·嘴部特征的定位	第25-33页
·眼部特征点的定位	第33-41页
·人脸定位	第41-44页
3 脸部表情的数据提取	第44-56页
·算法概述	第44-48页
·基于模板的方法	第44-47页
·基于特征的方法	第47-48页
·脸部表情数据的提取算法	第48-56页
·加博函数原理	第48-49页
·二维Gabor小波表示法	第49-54页
·脸部的稀疏网格	第54-56页
4 脸部表情的分类	第56-65页
·分类算法概述	第56-58页
·基于模板的分类方法	第56-57页
·基于神经网络的方法	第57-58页
·脸部表情分类算法	第58-65页
·自组织映射神经网络	第58-61页
·基于SOM的脸部表情分类算法	第61-65页
5 实验结果及分析	第65-74页
·实验的软、硬件环境	第65页
·实验所使用的对象图库	第65-66页
·人脸检测试验结果分析	第66-71页
·脸部表情数据自动提取试验结果分析	第71-72页
·脸部表情分类试验结果分析	第72-74页
结论	第74-76页
致谢	第76-77页
参考文献	第77-85页
已发表论文及科研情况	第85-86页