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基于面部图像分块处理的表情识别算法研究
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基于面部图像分块处理的表情识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-18页
　　1.1 研究背景及意义第12-13页
　　1.2 面部表情识别技术发展现状第13-16页
　　　　1.2.1 表情特征提取第13-16页
　　　　1.2.2 表情特征识别第16页
　　1.3 本文的主要内容和创新点第16-17页
　　1.4 本文的结构安排第17-18页
第二章 基于多通道特征的人脸检测方法第18-36页
　　2.1 引言第18页
　　2.2 图像预处理第18-22页
　　　　2.2.1 图像对比度和亮度增强第18-19页
　　　　2.2.2 图像直方图均衡第19-20页
　　　　2.2.3 图像双边滤波处理第20-22页
　　　　　　2.2.3.1 空间邻近度因子的设计第21页
　　　　　　2.2.3.2 改进的滤波方式第21页
　　　　　　2.2.3.3 自适应参数 σ 的设计第21-22页
　　　　　　2.2.3.4 实验结果第22页
　　2.3 人脸检测第22-34页
　　　　2.3.1 Adaboost目标检测算法第23-24页
　　　　2.3.2 多通道特征目标检测算法第24页
　　　　2.3.3 改进的多通道特征人脸检测方法第24-31页
　　　　　　2.3.3.1 多通道特征第25-27页
　　　　　　2.3.3.2 弱分类器训练第27-29页
　　　　　　2.3.3.3 弱分类器的级联第29-30页
　　　　　　2.3.3.4 人脸检测增强处理第30-31页
　　　　2.3.4 实验与分析第31-34页
　　2.4 本章小结第34-36页
第三章 面部表情全局特征提取及识别方法第36-55页
　　3.1 面部表情特征提取简介第36-38页
　　3.2 全局特征提取方法基础第38-39页
　　3.3 改进的弹性图匹配算法第39-47页
　　　　3.3.1 特征点的选择第39-41页
　　　　3.3.2 特征矢量的提取第41-44页
　　　　3.3.3 匹配识别阶段的改进第44-47页
　　3.4 实验与分析第47-54页
　　　　3.4.1 实验背景及数据库介绍第47-48页
　　　　3.4.2 实验结果第48-54页
　　3.5 本章小结第54-55页
第四章 面部表情局部特征提取及识别方法第55-73页
　　4.1 引言第55页
　　4.2 局部特征提取方法基础第55-59页
　　4.3 改进的LDP算法第59-65页
　　　　4.3.1 分块图像处理第59-60页
　　　　4.3.2 SLDP算法第60-62页
　　　　4.3.3 MLDP算法第62-65页
　　4.4 实验与分析第65-72页
　　　　4.4.1 实验设计第65页
　　　　4.4.2 实验结果第65-72页
　　4.5 本章小结第72-73页
第五章 面部表情识别系统设计第73-77页
　　5.1 软硬件开发环境第73页
　　　　5.1.1 硬件平台介绍第73页
　　　　5.1.2 软件平台介绍第73页
　　5.2 界面设计第73-74页
　　5.3 演示效果展示第74-76页
　　5.4 本章小结第76-77页
第六章 总结与展望第77-79页
　　6.1 工作总结第77-78页
　　6.2 未来展望第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-84页
攻读硕士学位期间取得的成果第84-85页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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