助老服务机器人人脸表情识别系统的研究与设计
| 目录 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-12页 |
| 插图索引 | 第12-14页 |
| 附表索引 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第15页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-17页 |
| ·表情识别在机器人领域的应用 | 第17页 |
| ·人脸表情识别系统 | 第17-21页 |
| ·图像预处理与人眼定位 | 第18页 |
| ·人脸表情特征提取 | 第18-19页 |
| ·表情分类方法 | 第19-21页 |
| ·人脸表情识别的发展方向 | 第21-22页 |
| ·鲁棒的表情识别 | 第21页 |
| ·精细表情识别 | 第21-22页 |
| ·混合表情识别 | 第22页 |
| ·非基本表情识别 | 第22页 |
| ·本文主要内容及结构安排 | 第22-24页 |
| 第2章 GPU的计算架构 | 第24-35页 |
| ·GPU简介 | 第24-28页 |
| ·CPU与GPU | 第24-26页 |
| ·GPU渲染流水线模型 | 第26-28页 |
| ·CUDA编程模型 | 第28-31页 |
| ·主机与设备 | 第28-29页 |
| ·内核函数 | 第29-30页 |
| ·线程结构 | 第30页 |
| ·计算能力 | 第30-31页 |
| ·CUDA的存储模型 | 第31-33页 |
| ·寄存器 | 第32页 |
| ·局部存储器 | 第32页 |
| ·共享存储器 | 第32页 |
| ·全局存储器 | 第32-33页 |
| ·CUDA硬件模型 | 第33-34页 |
| ·CUDA硬件映射 | 第33页 |
| ·线程束Wrap | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 图像及其特征处理 | 第35-55页 |
| ·图像预处理 | 第35-38页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·人脸图像几何规范化 | 第35页 |
| ·像素坐标变换 | 第35-36页 |
| ·人脸图像的旋转 | 第36页 |
| ·人脸图像的裁剪与缩放 | 第36-37页 |
| ·插值处理 | 第37页 |
| ·人脸图像灰度归一化 | 第37-38页 |
| ·基于Gabor小波的特征提取 | 第38-44页 |
| ·Gabor小波生物学意义 | 第38-39页 |
| ·二维Gabor小波变换 | 第39-40页 |
| ·二维Gabor小波的参数意义与设置 | 第40-42页 |
| ·人脸表情图像的二维Gabor小波变换 | 第42-44页 |
| ·基于AdaBoost的特征选择 | 第44-49页 |
| ·AdaBoost算法描述 | 第45-46页 |
| ·基于AdaBoost的特征选择 | 第46-49页 |
| ·特征提取与特征选择在CUDA上的实现 | 第49-53页 |
| ·Gabor特征提取在CUDA上的实现 | 第49-51页 |
| ·AdaBoost特征选择在CUDA上的实现 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 表情分类识别 | 第55-80页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·统计学习理论 | 第55-59页 |
| ·机器学习的基本问题和方法 | 第55-57页 |
| ·机器学习的VC维 | 第57-58页 |
| ·结构风险最小化 | 第58-59页 |
| ·支持向量机理论 | 第59-63页 |
| ·线性可分的最优分类面 | 第59-61页 |
| ·线性不可分的最优分类面 | 第61页 |
| ·核函数 | 第61-63页 |
| ·基于支持向量机的表情识别 | 第63-71页 |
| ·表情识别系统的设计 | 第63页 |
| ·SVM模块的设计 | 第63-69页 |
| ·模型的选择 | 第69-71页 |
| ·SVM预测器 | 第71页 |
| ·实验过程与结果分析 | 第71-74页 |
| ·实验过程及实验数据来源 | 第71-72页 |
| ·核函数及其参数选择实验 | 第72-73页 |
| ·不同表情状态的实验 | 第73-74页 |
| ·SVM算法在CUDA平台上实现 | 第74-79页 |
| ·、SVM算法并行性分析 | 第74-77页 |
| ·并行训练算法设计 | 第77-78页 |
| ·并行预测算法 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 表情识别系统设计 | 第80-89页 |
| ·系统总体设计 | 第80-81页 |
| ·系统详细设计 | 第81页 |
| ·系统实现 | 第81-88页 |
| ·系统开发工具 | 第81-82页 |
| ·系统在CUDA上的实现 | 第82-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 结论与展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第98页 |
