面部活动单元的结构化多标签学习



面部活动单元的结构化多标签学习

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面部活动单元的结构化多标签学习

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-16页
符号对照表	第16-17页
第一章绪论	第17-27页
1.1 课题研究背景及意义	第17-22页
1.2 课题研究动机	第22-24页
1.2.1 结构化多标签学习方法	第22-23页
1.2.2 基于卷积神经网络的结构化多标签学习方法	第23-24页
1.3 论文的主要工作和研究成果	第24页
1.4 论文结构安排	第24-27页
第二章面部活动单元分析的相关工作	第27-37页
2.1 特征提取	第27-29页
2.2 分类器学习	第29-30页
2.3 卷积神经网络	第30-32页
2.4 AU检测领域中的深度模型	第32页
2.5 面部活动单元分析存在的问题	第32-34页
2.5.1 数据不均衡	第32-34页
2.5.2 个体之间的差异	第34页
2.5.3 AU强度不同	第34页
2.6 本章小结	第34-37页
第三章结构化多标签学习方法	第37-59页
3.1 结构化多标签学习方法(JPML)	第38-46页
3.1.1 结构化区域学习	第38-40页
3.1.2 多标签学习	第40-43页
3.1.3 算法	第43-46页
3.2 实验	第46-57页
3.2.1 实验设定	第47-48页
3.2.2 面部活动单元AU自动检测	第48-51页
3.2.3 跨数据集的AU自动检测	第51-54页
3.2.4 结构化区域学习的定性分析	第54-57页
3.2.5 算法讨论	第57页
3.3 本章小结	第57-59页
第四章基于卷积神经网络的结构化多标签学习方法	第59-71页
4.1 基于卷积神经网络的结构化多标签学习(DRML)	第60-65页
4.1.1 DRML架构	第60-61页
4.1.2 结构化区域层	第61-64页
4.1.3 与相关工作的性能比较	第64-65页
4.2 实验	第65-70页
4.2.1 实验设定	第65-66页
4.2.2 实验结果	第66-70页
4.3 本章小结	第70-71页
第五章结构化多标签学习方法的其他应用	第71-89页
5.1 结构化区域学习:二分类人脸表情识别中的区域选择	第71-75页
5.1.1 实验	第72-75页
5.2 结构化多标签学习:多标签表情识别问题	第75-85页
5.2.1 多标签表情数据集	第75-76页
5.2.2 结构化多标签分类与回归算法	第76-81页
5.2.3 实验	第81-85页
5.3 其他应用的讨论	第85-87页
5.3.1 结构化区域学习:行为识别	第85-86页
5.3.2 多标签学习:场景识别	第86-87页
5.4 本章小结	第87-89页
第六章总结与展望	第89-93页
6.1 工作总结	第89-90页
6.2 研究展望	第90-93页
附录缩略词	第93-95页
参考文献	第95-103页
致谢	第103-105页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第105页

本篇论文共105页，点击这进入下载页面。

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