基于纹理和几何特征的表情识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表格索引 | 第10-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 主要符号对照表 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·研究意义及目的 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·论文安排 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 算法概述和预处理 | 第21-35页 |
| ·算法概述 | 第21-23页 |
| ·预处理模块 | 第21页 |
| ·特征提取和选择 | 第21-23页 |
| ·表情分类 | 第23页 |
| ·人脸检测 | 第23-29页 |
| ·Haar 特征 | 第24-26页 |
| ·Adaboost 算法 | 第26-29页 |
| ·人脸对齐 | 第29-33页 |
| ·人脸标准化 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 特征提取与选择 | 第35-43页 |
| ·纹理特征 | 第35-38页 |
| ·Gabor 变换 | 第35-36页 |
| ·基于多类别的 Adaboost 的特征选择算法 | 第36-38页 |
| ·几何特征 | 第38-42页 |
| ·流行学习 | 第38-40页 |
| ·主成分分析法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 表情分类 | 第43-55页 |
| ·纹理特征的分类 | 第43-49页 |
| ·支持向量机 | 第43-47页 |
| ·支持向量机的概率输出 | 第47-49页 |
| ·几何特征的分类 | 第49-50页 |
| ·修正的支持向量机 | 第49-50页 |
| ·合并分类器 | 第50-52页 |
| ·模糊积分 | 第51页 |
| ·使用模糊积分合并分类器 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-55页 |
| 第五章 数据分析结果 | 第55-63页 |
| ·人脸数据库 | 第55-56页 |
| ·预处理 | 第56-57页 |
| ·使用纹理特征进行表情识别 | 第57-58页 |
| ·使用几何特征进行表情识别 | 第58-59页 |
| ·合并两种分类器 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 全文总结 | 第63-67页 |
| ·主要结论 | 第63-64页 |
| ·研究展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |
