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基于协同交互的表情识别和情感体验建模方法研究
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基于协同交互的表情识别和情感体验建模方法研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第一章 绪论第9-25 页
　　· 选题背景和研究目的第9-11 页
　　· 面部表情识别和情感计算的研究综述第11-22 页
　　　　· 面部表情识别综述第11-17 页
　　　　· 面部表情库举例第17-19 页
　　　　· 情感计算研究综述.第19-22 页
　　· 研究内容和创新点第22-23 页
　　· 文章结构第23-25 页
第二章 参数空间中的面部表情模型第25-43 页
　　· 张量及参数空间第25-28 页
　　· 基于面部特征的面部表情建模第28-33 页
　　　　· 眼部、嘴部特征建模第28-31 页
　　　　· 面部表情分析空间第31-32 页
　　　　· 表情空间的分析覆盖率第32-33 页
　　· 基于张量的参数空间设计第33-39 页
　　　　· 像素空间与参数空间的张量表示第34-36 页
　　　　· 从像素空间到参数空间的张量变换第36-39 页
　　· 面部特征的参数空间变换第39-42 页
　　· 本章小结第42-43 页
第三章 参数空间中面部表情实验分析第43-65 页
　　· JAFFE 库的面部表情分析第43-49 页
　　　　· JAFFE 库第43-44 页
　　　　· JAFFE 上面部表情识别设计第44-48 页
　　　　· JAFFE 上面部表情识别的结果分析第48-49 页
　　· CMU PIE 库的面部表情分析第49-55 页
　　　　· CMU PIE 库第49-50 页
　　　　· CMU PIE 库上面部表情识别设计第50-53 页
　　　　· CMU PIE 库上面部表情识别的结果分析第53-55 页
　　· 实时面部表情分析第55-64 页
　　　　· 面部表情实时分析的基础模型第55-57 页
　　　　· 实时面部表情分析的实验设计第57-62 页
　　　　· 实验结果分析第62-64 页
　　· 本章小结第64-65 页
第四章 模型的协同交互与实时表情分析第65-83 页
　　· 组织环境与协同交互第65-68 页
　　　　· 组织环境第65-67 页
　　　　· 个体模型的协同交互第67-68 页
　　· 基于协同交互的面部表情识别分析第68-75 页
　　　　· 可协同交互的个体模型设计第68-71 页
　　　　· 协同交互对面部表情识别算法的改进第71-75 页
　　· 基于协同交互的面部表情识别分析实验第75-82 页
　　　　· 分析模型描述和实验设计第75-78 页
　　　　· 实验过程及结果分析第78-82 页
　　· 本章小结第82-83 页
第五章 面部表情的动因分析和预测推理第83-102 页
　　· 组织环境的动因分析第83-84 页
　　· 贝叶斯与面部表情网络第84-86 页
　　· 基于协同交互的面部表情网络第86-95 页
　　　　· 面部表情和动因指标的协同标准化第86-89 页
　　　　· 基于协同交互学习构建面部表情网络第89-92 页
　　　　· 面部表情状态的动因分析和预测第92-95 页
　　· 面部表情动因分析和预测推理实验第95-100 页
　　　　· 分析模型描述及实验设计第95-98 页
　　　　· 实验结果分析第98-100 页
　　· 本章小结第100-102 页
第六章 面部表情与情感体验的一致性分析第102-125 页
　　· 组织环境中的情感体验第102-104 页
　　· 情感体验分析模型第104-109 页
　　　　· 情感特征证据第104-107 页
　　　　· 基于情感特征证据的情感体验分析模型第107-109 页
　　· 情感体验的协同依赖分析算法第109-118 页
　　　　· 个体模型内情感特征证据的分析算法第110-112 页
　　　　· 个体模型间协同依赖的情感特征估计第112-116 页
　　　　· 情感体验分布第116-118 页
　　· 情感体验分析实验第118-124 页
　　　　· 分析系统描述及实验设计.第118-121 页
　　　　· 实验结果分析.第121-124 页
　　· 本章小结第124-125 页
第七章 总结与展望第125-128 页
　　· 总结第125-126 页
　　· 展望第126-128 页
参考文献第128-138 页
发表论文和科研情况说明第138-140 页
致谢第140 页

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