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基于组合特征的人脸表情识别算法研究

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基于组合特征的人脸表情识别算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-21页
  1.1 人脸表情识别研究背景第10-11页
  1.2 人脸表情识别研究意义第11-12页
  1.3 人脸表情识别的研究现状第12-19页
    1.3.1 人脸表情特征提取研究现状第12-15页
    1.3.2 人脸表情特征分类研究现状第15-17页
    1.3.3 人脸表情数据库现状第17-19页
  1.4 本文的研究主要内容第19-20页
  1.5 本文的章节安排第20-21页
第二章 人脸表情识别技术研究第21-26页
  2.1 面部运动编码系统第21-23页
  2.2 面部表情区域选择与组合第23-25页
  2.3 本章小结第25-26页
第三章 面部表情图像的检测与预处理第26-42页
  3.1 人脸检测第26-30页
    3.1.1 Haar-like特征提取第26-29页
    3.1.2 基于Adaboost人脸检测分类器构建第29-30页
  3.2 基于ASM的双目定位第30-35页
    3.2.1 全局形状模型第31-33页
    3.2.2 局部灰度模型第33-34页
    3.2.3 搜索匹配第34-35页
  3.3 面部图像预处理第35-41页
    3.3.1 角度旋转归一化第35-36页
    3.3.2 剪裁处理第36-37页
    3.3.3 尺度归一化第37-39页
    3.3.4 直方图均衡化第39-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第四章 基于组合特征的人脸表情识别算法研究第42-66页
  4.1 基于关键点的LBP特征提取第42-47页
    4.1.1 原始LBP算子第42-43页
    4.1.2 圆形邻域LBP算子第43-44页
    4.1.3 LBP算子Uniform模式第44-45页
    4.1.4 关键块特征提取第45-47页
  4.2 面部表情特征组合第47-51页
    4.2.1 多任务学习与单任务学习的基本理论第47-50页
    4.2.2 面部关键块的选择与组合第50-51页
  4.3 面部表情特征分类第51-54页
    4.3.1 支持向量机的二分类问题第52-53页
    4.3.2 支持向量机的多分类问题第53-54页
  4.4 实验结果分析第54-65页
    4.4.1 CK+表情库实验结果及分析第54-60页
    4.4.2 MMI表情库实验结果及分析第60-62页
    4.4.3 Oulu_CASIA表情库实验结果及分析第62-64页
    4.4.4 模拟环境测试分析第64-65页
  4.5 本章小结第65-66页
第五章 总结与展望第66-68页
  5.1 工作总结第66页
  5.2 工作展望第66-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-73页
攻读硕士学位期间取得的成果第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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