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基于机器学习的表情识别算法研究与实现
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基于机器学习的表情识别算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-21页
　　1.1 研究背景及其意义第12-13页
　　1.2 文献综述第13-19页
　　　　1.2.1 常用的人脸面部表情数据库第13-14页
　　　　1.2.2 表情识别总体结构第14-19页
　　1.3 本文主要研究内容与结构安排第19-21页
　　　　1.3.1 研究内容第19-20页
　　　　1.3.2 研究方法第20页
　　　　1.3.3 结构安排第20-21页
第2章 相关技术第21-32页
　　2.1 表情图像的预处理第21-24页
　　　　2.1.1 人脸检测第21-22页
　　　　2.1.2 几何归一化第22-23页
　　　　2.1.3 灰度归一化第23-24页
　　2.2 表情图像的特征提取第24-27页
　　2.3 表情分类第27-31页
　　　　2.3.1 支持向量机第27-28页
　　　　2.3.2 AdaBoost算法第28-29页
　　　　2.3.3 神经网络算法第29-31页
　　2.4 本章小节第31-32页
第3章 基于机器学习的表情识别算法设计第32-43页
　　3.1 机器学习第32-34页
　　　　3.1.1 机器学习的定义第32-33页
　　　　3.1.2 机器学习系统的基本结构第33-34页
　　3.2 人工神经网络第34-40页
　　　　3.2.1 人工神经网络介绍第34-35页
　　　　3.2.2 神经网络的训练方式及特点第35-36页
　　　　3.2.3 神经网络的结构及类型第36-37页
　　　　3.2.4 BP神经网络第37-40页
　　3.3 算法设计第40-42页
　　　　3.3.1 输入、输出层的设计第40页
　　　　3.3.2 初始值的选取第40页
　　　　3.3.3 隐含层节点数的选择第40-41页
　　　　3.3.4 激励函数的选择第41页
　　　　3.3.5 网络的分类识别第41-42页
　　3.4 本章小结第42-43页
第4章 基于机器学习的表情识别算法在MATLAB上的实现第43-50页
　　4.1 总体设计思路第43-44页
　　4.2 MATLAB实现第44-45页
　　4.3 仿真实验步骤第45-49页
　　　　4.3.1 实验数据第45页
　　　　4.3.2 GUI设计第45-46页
　　　　4.3.3 表情分类实现及部分结果展示第46-49页
　　4.4 实验结果分析第49页
　　4.5 本章小结第49-50页
结论第50-52页
参考文献第52-55页
致谢第55页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。
 
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