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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

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