人脸表情特征提取及层级分类研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 人脸表情识别研究的背景及意义 | 第15页 |
| 1.2 人脸表情识别系统概述 | 第15-17页 |
| 1.3 人脸表情识别国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.1 表情特征提取研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3.2 表情分类研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3.3 国内外应用研究成果 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第20-21页 |
| 2 基于中性脸相似度的面部几何特征提取方法 | 第21-34页 |
| 2.1 基于主动外观模型的特征点定位 | 第22-23页 |
| 2.1.1 外观模型的建立 | 第22-23页 |
| 2.1.2 外观模型的拟合 | 第23页 |
| 2.2 提取特征点比例系数 | 第23-25页 |
| 2.3 基于中性脸相似度的面部几何特征提取 | 第25-28页 |
| 2.3.1 中性脸相似度 | 第26-28页 |
| 2.3.2 基于中性脸相似度的加权几何特征 | 第28页 |
| 2.4 实验结果分析 | 第28-33页 |
| 2.4.1 实验步骤 | 第28-29页 |
| 2.4.2 实验相关参数选取 | 第29-30页 |
| 2.4.3 算法识别率及运行时间分析 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 基于充分矢量三角形的面部纹理特征提取方法 | 第34-49页 |
| 3.1 图像的充分矢量三角形模式 | 第35-40页 |
| 3.1.1 矢量三角形模式 | 第35-36页 |
| 3.1.2 充分矢量三角形模式 | 第36-40页 |
| 3.2 精确局部纹理特征描述 | 第40-42页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第42-47页 |
| 3.3.1 充分矢量三角形尺度选取 | 第43-44页 |
| 3.3.2 SVM参数选取 | 第44页 |
| 3.3.3 算法识别率及运行时间分析 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于纹理和几何特征的人脸表情层级分类 | 第49-60页 |
| 4.1 纹理和几何特征的融合 | 第49-50页 |
| 4.2 支持向量机 | 第50-51页 |
| 4.3 表情图像的层级分类 | 第51-57页 |
| 4.3.1 层级分类框架 | 第51-53页 |
| 4.3.2 基于后验概率的类别决策 | 第53-57页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 4.4.1 基于不同表情数据库的实验结果分析 | 第57-58页 |
| 4.4.2 基于不同算法的识别率及运行时间分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 5.2 研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第66-67页 |
