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微表情识别的理论和方法研究
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微表情识别的理论和方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-18页
　　1.1 微表情问题的提出及界定第10-11页
　　　　1.1.1 微表情问题的提出第10页
　　　　1.1.2 微表情的界定第10-11页
　　1.2 微表情的国内外研究进展第11-15页
　　　　1.2.1 微表情识别的心理学研究第11-12页
　　　　1.2.2 微表情识别的应用研究第12-13页
　　　　1.2.3 微表情表达的研究第13页
　　　　1.2.4 微表情自动识别的研究第13-15页
　　1.3 微表情的研究意义第15页
　　1.4 本文的主要工作第15-18页
　　　　1.4.1 本文的主要研究工作第15-16页
　　　　1.4.2 本文的组织框架第16-18页
第二章 微表情数据库的建立第18-32页
　　2.1 引言第18页
　　2.2 国内外现有的微表情数据库介绍第18-22页
　　2.3 微表情数据库建库流程第22-23页
　　2.4 建立微表情数据库的实验准备第23-27页
　　　　2.4.1 实验装置及环境的搭建第24页
　　　　2.4.2 实验诱发来源的选择第24-25页
　　　　2.4.3 实验被试的招募及确定第25-27页
　　2.5 实验培训及与预实验第27页
　　2.6 实验正式采集过程第27-29页
　　2.7 微表情数据库的建立第29-30页
　　2.8 本章小结第30-32页
第三章 传统的微表情识别方法第32-50页
　　3.1 引言第32页
　　3.2 微表情数据预处理第32-36页
　　　　3.2.1 人脸配准第33-35页
　　　　3.2.3 人脸切割和图像归一化第35-36页
　　3.3 微表情检测第36-40页
　　　　3.3.1 光流法第36-37页
　　　　3.3.2 提取运动向量第37-38页
　　　　3.3.3 微表情相关信息的检测第38-40页
　　　　3.3.4 微表情检测实验结果第40页
　　3.4 LBP-TOP特征提取第40-46页
　　　　3.4.1 LBP描述子第40-42页
　　　　3.4.2 LBP-TOP特征第42-44页
　　　　3.4.3 微表情LBP-TOP特征提取第44-46页
　　3.5 实验结果与分析第46-48页
　　3.6 本章小结第48-50页
第四章 基于DBN的微表情识别第50-64页
　　4.1 引言第50页
　　4.2 深度学习第50-53页
　　　　4.2.1 深度学习的发展历程第50-51页
　　　　4.2.2 深度学习的定义第51-53页
　　　　4.2.3 深度学习的分类第53页
　　4.3 深度置信网络(DBN)第53-59页
　　　　4.3.1 受限玻尔兹曼机第54-57页
　　　　4.3.2 BP网络第57-59页
　　4.4 实验第59-62页
　　　　4.4.1 实验数据扩样本预处理第59-60页
　　　　4.4.2 实验设计第60-61页
　　　　4.4.3 实验结果与分析第61-62页
　　4.5 本章小结第62-64页
第五章 基于3D-CNN特征的微表情识别第64-80页
　　5.1 引言第64页
　　5.2 卷积神经网络第64-69页
　　　　5.2.1 卷积神经网络的介绍第64-65页
　　　　5.2.2 卷积神经网络的结构第65-67页
　　　　5.2.3 卷积层第67页
　　　　5.2.4 池化层第67-68页
　　　　5.2.5 卷积神经网络的激活函数第68-69页
　　5.3 三维卷积神经网络第69-72页
　　　　5.3.1 三维卷积神经网络的概述第69页
　　　　5.3.2 3D-CNN的网络结构第69-72页
　　5.4 实验设计第72-76页
　　　　5.4.1 实验数据预处理第72-74页
　　　　5.4.2 网络结构设计第74-76页
　　5.5 实验结果与分析第76-79页
　　5.6 本章小结第79-80页
第六章 微表情自动检测和识别系统第80-84页
　　6.1 引言第80页
　　6.2 系统界面主要功能第80-84页
第七章 总结与展望第84-86页
　　7.1 本文工作总结第84-85页
　　7.2 后续研究探讨第85-86页
致谢第86-88页
参考文献第88-91页

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