基于Gabor特征的疲劳识别和分析



基于Gabor特征的疲劳识别和分析

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基于Gabor特征的疲劳识别和分析

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章绪论	第7-12页
· 研究背景及现状	第7-8页
· 人脸数据库简介	第8-9页
· 本文主要研究内容和组织安排	第9-12页
第二章人脸自动检测及预处理	第12-35页
· 人脸检测概述	第12-13页
· 基于色彩空间融合的肤色模型和 Adaboost 的人脸检测	第13-22页
· 基于融合色彩空间的肤色特征粗检测	第13-17页
· 基于开运算的图像形态学处理	第17-18页
· 构造 Adaboost 强弱分类器	第18-22页
· 人脸检测后图像几何和灰度标准化	第22-29页
· 人脸图像的几何标准化	第22-26页
· 人脸图像的直方图均衡化	第26-29页
· 人脸检测及预处理实验结果	第29-33页
· 本章小结	第33-35页
第三章特征提取及预处理	第35-49页
· 人脸特征提取及预处理概述	第35-39页
· Gabor 特征提取	第39-40页
· 基于 LLE 的 Gabor 特征降维及预处理	第40-48页
· 局部线性嵌入 LLE 概述	第40-44页
· 特征数据预处理	第44-45页
· 特征 LLE 降维及预处理实验结果	第45-48页
· 本章总结	第48-49页
第四章疲劳识别与特征变化分析	第49-56页
· 疲劳表情与正常表情特征序列变化分析	第49-53页
· 疲劳人脸表情特征序列分析	第49-51页
· 正常人脸表情特征序列分析	第51-53页
· 疲劳与正常序列表情特征小结	第53页
· 基于 LibSVM 的疲劳识别	第53-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章总结与展望	第56-58页
· 论文工作总结	第56页
· 问题与展望	第56-58页
参考文献	第58-61页
致谢	第61 页

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