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基于MultiClass-SVM的多核函数学习在人脸表情识别中应用
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基于MultiClass-SVM的多核函数学习在人脸表情识别中应用
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
　　1.1 研究的背景和意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状与存在问题第11-13页
　　　　1.2.1 国内外研究现状第11-12页
　　　　1.2.2 当前存在的问题第12-13页
　　1.3 论文章节以及内容介绍第13-14页
第二章 人脸表情识别综述第14-30页
　　2.1 人脸表情简介第14-15页
　　2.2 人脸表情数据库第15-17页
　　2.3 人脸表情分析第17-19页
　　　　2.3.1 基本的人脸表情分析系统简介第17页
　　　　2.3.2 真实世界表情的关注点第17-19页
　　2.4 常用特征介绍第19-30页
　　　　2.4.1 局部二值特征(LBP)第19-22页
　　　　2.4.2 方向梯度直方图HOG第22-24页
　　　　2.4.3 Gabor特征第24-27页
　　　　2.4.4 DCNN习得特征第27-30页
第三章 基于SVM的非均匀多分类问题第30-40页
　　3.1 非均匀分类问题第30-31页
　　　　3.1.1 问题定义第30页
　　　　3.1.2 常用方法第30-31页
　　3.2 多标签学习问题第31-32页
　　　　3.2.1 问题定义第31页
　　　　3.2.2 常用方法第31-32页
　　3.3 基于SVM的多分类问题第32-40页
　　　　3.3.1 SVM分类器第32-35页
　　　　3.3.2 多核学习以及局部线性核OCC第35-37页
　　　　3.3.3 基于SVM的多分类问题以及改进第37-40页
第四章 真实场景中的笑脸检测第40-52页
　　4.1 数据库第40-41页
　　4.2 实验探究结果第41-50页
　　　　4.2.1 光照预处理第41-42页
　　　　4.2.2 对齐与尺寸第42-44页
　　　　4.2.3 特征选取和SVM核探究第44-50页
　　4.3 本章小结第50-52页
第五章 真实场景中的表情识别第52-64页
　　5.1 数据采集以及分布特性第52-57页
　　　　5.1.1 数据获取第52-53页
　　　　5.1.2 标注第53-54页
　　　　5.1.3 数据分布第54-57页
　　5.2 实验设计与结果第57-64页
　　　　5.2.1 实验总流程第57-60页
　　　　5.2.2 RAF-DB与CK人脸数据库的交叉测试第60-61页
　　　　5.2.3 多标签学习第61-64页
第六章 总结第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第72页

本篇论文共72页，点击这进入下载页面。
 
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