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卒中后抑郁视频数据分析

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卒中后抑郁视频数据分析
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  · 研究背景第10-11页
    · 抑郁症身心危害第10页
    · 传统抑郁症诊断手段及缺陷第10-11页
    · 表情分析临床应用第11页
  · 抑郁症表情研究现状第11-13页
    · 抑郁症表情研究可行性第11-12页
    · 抑郁检测由静态图片转向视频分析第12页
    · 抑郁症表情研究进展及三大假设第12-13页
  · 本文主要内容和结构第13-16页
第二章 卒中后抑郁视频数据预处理第16-26页
  · 抑郁视频录制方案第16页
  · 抑郁视频数据基本信息第16-17页
  · 视频数据预处理第17-18页
  · 抑郁视频数据分析流程第18-21页
    · 患者面部检测与特征点标定第19-20页
    · 抑郁患者面部对齐处理第20-21页
  · 患者抑郁表情分析单位-AU第21-22页
  · AU训练数据库第22-24页
    · DISFA数据库第22-24页
    · 其他数据库第24页
  · 本章小结第24-26页
第三章 抑郁视频单帧AU运动检测第26-44页
  · 抑郁症单帧表情特征提取第26-32页
    · 抑郁患者纹理特征提取第26-27页
    · 基于PCA的特征降维第27-29页
    · 面向抑郁症群体的几何特征提取第29-30页
    · 分类器性能指标第30-31页
    · SIFT特征和几何特征分类器性能比较第31-32页
  · 基于SVM的单帧AU分类器第32-39页
    · 经验风险和结构风险第32-33页
    · 支持向量机理论第33-36页
    · 抑郁表情AU分类器SVM参数选择第36-37页
    · 训练数据集正负样本偏斜第37-39页
  · AU出现概率估计第39-40页
  · 抑郁视频AU概率估计结果展示第40-42页
    · 单帧概率估计结果第40-41页
    · DISFA数据库视频概率估计结果第41页
    · 抑郁症视频概率估计结果第41-42页
  · 本章小结第42-44页
第四章 基于HMM的视频特征提取第44-56页
  · HMM理论第44-45页
  · HMM抑郁视频序列分析流程第45-46页
  · EM算法估计AU检测的HMM参数第46-48页
    · EM算法优化隐含变量第46-47页
    · 抑郁症视频HMM参数与DISFA对比第47-48页
  · Viterbi算法估计AU的最佳隐藏状态第48-52页
    · Viterbi估计AU隐藏状态第48-50页
    · Viterbi算法结果展示第50-52页
  · 基于单帧与基于视频的AU检测精确度比较第52-53页
  · 抑郁症视频特征提取第53-54页
  · 本章小结第54-56页
第五章 抑郁视频特征挖掘及抑郁程度预测第56-64页
  · AU各维度特征与抑郁程度关系挖掘第56-58页
    · 单独AU抑郁特征挖掘第56-57页
    · 笑容抑制抑郁特征挖掘第57-58页
  · 抑郁症典型面部运动挖掘验证假设第58-59页
  · 基于表情特征的视频抑郁程度预测第59-63页
    · 基于回归分析的抑郁程度预测第60-61页
    · 基于KNN分类的预测模型第61-63页
  · 抑郁程度预测模型评价第63页
  · 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
  · 论文工作总结第64页
  · 展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-71页

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