基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感识别
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·人脸情感识别的研究内容 | 第12-14页 |
| ·该领域的研究进展 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究内容和研究思路 | 第16-17页 |
| ·主要研究内容 | 第16页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·本文的章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸图像预处理 | 第18-26页 |
| ·人脸情感图像的分割与去噪 | 第18-20页 |
| ·人脸子区域的分割 | 第18-19页 |
| ·情感图像的去噪 | 第19-20页 |
| ·情感图像的归一化 | 第20-24页 |
| ·尺度归一化 | 第20-22页 |
| ·灰度归一化 | 第22-24页 |
| ·情感图像的网格化 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 人脸情感特征提取 | 第26-37页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·GABOR 小波变换提取特征 | 第27-30页 |
| ·Gabor 变换概述 | 第27-28页 |
| ·Gabor 小波变换提取人脸情感特征 | 第28-30页 |
| ·分形维提取特征 | 第30-36页 |
| ·概述 | 第30-31页 |
| ·分形的特征 | 第31-33页 |
| ·分形维 | 第33-34页 |
| ·分形维提取人脸情感特征 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 人脸情感分类 | 第37-49页 |
| ·分类方法概述 | 第37-39页 |
| ·脸部表情分类 | 第39-48页 |
| ·特征数据的归一化 | 第39页 |
| ·BP 神经网络情感分类 | 第39-46页 |
| ·RBF 神经网络情感分类 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第49-56页 |
| ·实验的软硬件环境 | 第49页 |
| ·实验所使用的对象图库 | 第49页 |
| ·分类实验结果分析 | 第49-55页 |
| ·预处理实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·情感特征提取实验结果分析 | 第50-52页 |
| ·情感分类实验结果分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·进一步工作及展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录（发表论文及参与科研项目情况） | 第63页 |
