人脸表情识别及其在视频分类与推荐中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸表情识别研究现状 | 第10-15页 |
| ·表情图像预处理 | 第11-12页 |
| ·人脸表情特征的提取 | 第12-13页 |
| ·表情的分类与识别 | 第13页 |
| ·表情数据库 | 第13-15页 |
| ·视频分类与推荐研究现状 | 第15-18页 |
| ·用于视频分类的特征 | 第16-17页 |
| ·视频分类方法 | 第17-18页 |
| ·视频推荐常用方法 | 第18页 |
| ·技术难点及存在问题 | 第18-19页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 人脸表情图像预处理 | 第21-32页 |
| ·人脸检测 | 第21-22页 |
| ·人眼定位 | 第22-25页 |
| ·定位预处理 | 第22-23页 |
| ·形态学滤波 | 第23-24页 |
| ·人眼精确定位 | 第24-25页 |
| ·尺度归一化 | 第25-29页 |
| ·图像旋转前后坐标对应关系的推导及定理证明 | 第26-28页 |
| ·具体操作 | 第28-29页 |
| ·灰度归一化 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 空间特征的情感表达与计算 | 第32-42页 |
| ·Haar 特征 | 第32-34页 |
| ·积分图像 | 第34-35页 |
| ·空间Haar 特征的情感表达与计算 | 第35-38页 |
| ·局部块 | 第35-36页 |
| ·构造空间特征算法 | 第36-37页 |
| ·改进的AdaBoost 学习算法 | 第37-38页 |
| ·空间特征实验 | 第38-41页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于隐动态条件随机场的表情序列识别 | 第42-51页 |
| ·隐动态条件随机场的定义 | 第42-43页 |
| ·参数估计 | 第43页 |
| ·隐动态条件随机场与以往概率模型的比较 | 第43-48页 |
| ·表情序列识别实验 | 第48-50页 |
| ·实验数据 | 第48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于观察者表情识别的视频分类与推荐 | 第51-58页 |
| ·观察者表情识别 | 第51-52页 |
| ·情感曲线 | 第52-53页 |
| ·视频分类与推荐 | 第53-54页 |
| ·视频分类与推荐实验 | 第54-57页 |
| ·实验数据 | 第54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
