基于主动形状模型和SURF特征的表情识别算法研究

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基于主动形状模型和SURF特征的表情识别算法研究

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基于主动形状模型和SURF特征的表情识别算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-20页
· 人脸表情识别研究意义	第11-12页
· 人脸表情识别研究现状	第12-17页
· 人脸表情识别一般框架	第12-13页
· 人脸表情特征提取方法的研究现状	第13-15页
· 人脸表情识别方法的研究现状	第15-16页
· 人脸表情识别算法评测	第16-17页
· 论文主要内容安排与组织结构	第17-20页
· 论文的主要研究内容	第17-18页
· 论文组织结构	第18-20页
第2章主动形状模型	第20-34页
· ASM模型的建立	第20-25页
· 全局形状模型的建立	第20-23页
· 局部纹理模型的建立	第23-25页
· ASM模型的拟合	第25-31页
· 形状模型初始化	第26页
· 计算每个特征点的候选位置	第26-27页
· 更新调整模型参数	第27-29页
· ASM特征点拟合的算法流程	第29页
· 多级主动形状模型	第29-31页
· 传统ASM定位效果	第31-33页
本章小结	第33-34页
第3章基于LBP的ASM模型	第34-42页
· 局部二元模式基本原理	第34-35页
· 构建基于LBP值的特征点ASM子局部特征	第35-36页
· 双法线的角平均线来替代原始的法线模型	第36-37页
· 实验结果及分析	第37-41页
本章小结	第41-42页
第4章 ASM&SURF结合的融合特征	第42-52页
· SURF特征基本原理	第42-45页
· 特征点检测	第42-44页
· 主方向指定	第44页
· 特征描述子形成	第44-45页
· ASM&SURF特征描述	第45-50页
· ASM&SURF特征主方向指定	第45-46页
· 表情关键点特征描述子	第46-49页
· ASM&SURF融合特征	第49-50页
本章小结	第50-52页
第5章基于ASM&SURF融合特征的SVM表情识别	第52-60页
· SVM评述	第52-54页
· 基于ASM&SURF融合特征的SVM表情识别	第54-56页
· 实验结果及分析	第56-59页
本章小结	第59-60页
第6章结论与展望	第60-62页
· 结论	第60-61页
· 展望	第61-62页
参考文献	第62-68页
致谢	第68-69页
攻读硕士学位期间的研究成果	第69-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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