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基于特征融合的人脸表情识别算法研究
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基于特征融合的人脸表情识别算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-19页
1.1 研究背景和意义
第11-12页
1.2 研究现状
第12-15页
1.2.1 人脸表情识别的理论研究现状
第12-13页
1.2.2 人脸表情识别技术的应用现状
第13-15页
1.3 人脸表情识别系统的概述
第15-16页
1.4 本文研究内容及组织结构
第16-19页
1.4.1 本文研究内容
第16页
1.4.2 本文组织结构
第16-19页
第2章 人脸检测与图像预处理
第19-29页
2.1 引言
第19页
2.2 基于AdaBoost算法的人脸检测与人眼定位
第19-23页
2.2.1 AdaBoost算法概述
第20页
2.2.2 AdaBoost训练分类器
第20-21页
2.2.3 级联分类器
第21-22页
2.2.4 实验结果
第22-23页
2.3 图像预处理
第23-27页
2.3.1 图像灰度化处理
第23-24页
2.3.2 图像几何规范化处理
第24-25页
2.3.3 图像灰度均衡化处理
第25-26页
2.3.4 实验结果
第26-27页
2.4 本章小结
第27-29页
第3章 人脸表情的特征提取方法研究与改进
第29-49页
3.1 引言
第29页
3.2 人脸表情的基本定义
第29-31页
3.2.1 基本表情分类
第29-30页
3.2.2 人脸表情数据库
第30-31页
3.3 基于主动外观模型的人脸表情特征提取研究
第31-39页
3.3.1 特征点标定和样本对齐
第32-33页
3.3.2 AAM模型建立
第33-37页
3.3.3 AAM拟合计算
第37-38页
3.3.4 表情特征的提取
第38-39页
3.4 基于加权主成分分析的人脸表情特征提取研究与改进
第39-45页
3.4.1 主成分分析算法
第40-42页
3.4.2 加权主成分分析算法
第42-43页
3.4.3 改进的加权主成分分析算法
第43-45页
3.5 实验结果与分析
第45-48页
3.5.1 AAM的拟合实验结果与分析
第45-46页
3.5.2 改进WPCA的实验结果与分析
第46-48页
3.6 本章小结
第48-49页
第4章 人脸表情的特征选择与特征融合
第49-67页
4.1 引言
第49页
4.2 基于粗糙集的表情特征选择
第49-55页
4.2.1 粗糙集基本理论
第50-51页
4.2.2 基于粗糙集的AAM表情特征选择
第51-55页
4.2.3 基于粗糙集的改进WPCA表情特征选择
第55页
4.3 基于SPP-CCA的几何特征与统计特征融合
第55-61页
4.3.1 信息融合的基本理论
第55-56页
4.3.2 改进的典型相关分析算法
第56-60页
4.3.3 几何特征与统计特征融合的实现步骤
第60-61页
4.4 实验结果与分析
第61-64页
4.4.1 特征选择的实验结果与分析
第61-64页
4.4.2 特征融合的实验结果与分析
第64页
4.5 本章小结
第64-67页
第5章 基于特征融合和特征加权SVM的人脸表情识别
第67-87页
5.1 引言
第67页
5.2 基于支持向量机的表情分类
第67-73页
5.2.1 最优分类面
第67-70页
5.2.2 广义最优分类面
第70-71页
5.2.3 高维空间中的分类面
第71-72页
5.2.4 基于SVM的多类表情分类
第72-73页
5.3 基于特征加权SVM的表情分类
第73-79页
5.3.1 核函数的选择
第73-76页
5.3.2 基于特征加权的组合核函数
第76-78页
5.3.3 基于特征加权SVM的分类步骤
第78-79页
5.4 人脸表情识别系统的设计与实现
第79-80页
5.4.1 人脸表情识别系统的总体结构
第79页
5.4.2 人脸表情识别系统的实现
第79-80页
5.5 实验结果与分析
第80-85页
5.6 本章小结
第85-87页
第6章 总结与展望
第87-89页
6.1 总结
第87-88页
6.2 展望
第88-89页
参考文献
第89-95页
致谢
第95-97页
攻读硕士学位期间的获奖情况
第97页
本篇论文共
97
页,
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。
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