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基于二元模式的人脸识别与表情识别研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目次第10-14页
插图和附表清单第14-18页
1 绪论第18-42页
   ·研究背景和意义第18-19页
   ·人脸识别概述第19-29页
     ·国内外研究现状第20-26页
     ·研究难点第26-27页
     ·人脸识别相关资源第27-29页
   ·人脸表情识别概述第29-38页
     ·国内外研究现状第30-37页
     ·研究难点第37页
     ·人脸表情识别相关资源第37-38页
   ·人脸识别与表情识别的内在关系第38-39页
   ·本文研究内容和论文结构第39-42页
     ·本文的研究内容第39-40页
     ·论文结构第40-42页
2 基于局部二元模式直方图映射的快速人脸识别第42-58页
   ·引言第43-44页
   ·局部二元模式(LBP)第44-48页
   ·传统的基于LBP的人脸识别方法第48-51页
     ·几种直方图度量方法第48-49页
     ·传统的基于LBP识别方法的不足第49-51页
   ·局部二元模式直方图映射(LBPHP)方法第51-53页
     ·LBPHP方法描述第51-52页
     ·LBPHP方法与传统识别方法比较第52-53页
   ·实验结果及分析第53-57页
     ·CAS-PEAL大型人脸库上的实验第53-56页
     ·FERET大型人脸库上的实验第56-57页
   ·本章小结第57-58页
3 基于中心化二元模式方法的表情识别第58-82页
   ·引言第59-60页
   ·中心化二元模式(CBP)第60-63页
     ·LBP的三大不足第60-61页
     ·中心化二元模式第61-62页
     ·CBP相对于LBP的三大优势第62-63页
   ·中心最近邻分类器第63-66页
     ·中心近邻距离第65-66页
     ·中心最近邻分类器第66页
   ·实验结果及分析第66-81页
     ·JAFFE库第67-75页
     ·Cohn-Kanade库第75-81页
   ·本章小结第81-82页
4 基于多尺度中心化二元模式方法的表情识别第82-104页
   ·引言第83-84页
   ·图像欧式距离(IMED)第84-88页
     ·图像欧式距离第85-86页
     ·标准化转换第86-87页
     ·Kronecker积求G第87-88页
   ·嵌有IMED的多尺度cBP第88-94页
     ·融入梯度信息的CBP第89-92页
     ·多尺度CBP第92-93页
     ·嵌有IMED的多尺度CBP第93-94页
   ·实验结果及分析第94-103页
     ·JAFFE库上的实验第94-99页
     ·Cohn-Kanade库上的实验第99-103页
   ·本章小结第103-104页
5 基于中心化Gabor直方图的快速准确表情识别第104-138页
   ·引言第105-106页
   ·子空间方法概述第106-116页
     ·Eigenfaces与Fisherfaces第106-108页
     ·非线性流形学习方法第108-114页
     ·Laplacianfaces第114-115页
     ·子空间方法总结第115-116页
   ·有监督Laplacianfaces第116-118页
   ·中心化Gabor直方图第118-122页
     ·Gabor幅值图谱第119-120页
     ·中心化Gabor二元模式第120-122页
     ·中心化Gabor直方图第122页
   ·表情识别及表情成分分析第122-125页
     ·表情空间第122-123页
     ·表情空间模型第123页
     ·表情识别及表情成分分析第123-125页
   ·实验结果及分析第125-136页
     ·JAFFE库第125-131页
     ·Cohn-Kanade库第131-135页
     ·自己建立的表情库第135-136页
   ·本章小结第136-138页
6 总结与展望第138-142页
   ·论文工作总结第138-139页
   ·工作展望第139-142页
参考文献第142-156页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第156-157页

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