多姿态人脸检测与表情识别关键技术研究
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多姿态人脸检测与表情识别关键技术研究
论文目录
摘要
第1-8页
Abstract
第8-16页
第一章 绪论
第16-42页
· 研究背景、内容和意义
第16-22页
· 研究背景
第16-18页
· 研究内容
第18-20页
· 研究意义与应用领域
第20-22页
· 人脸检测概述
第22-28页
· 国内外研究的现状
第22-23页
· 人脸检测的主要技术方法
第23-26页
· 人脸检测的难点
第26-27页
· 人脸检测的发展方向
第27-28页
· 人脸表情识别概述
第28-35页
· 国内外研究的现状
第28-29页
· 人脸表情识别的主要技术方法
第29-33页
· 人脸表情识别的难点
第33-34页
· 人脸表情识别的发展方向
第34-35页
· 主要人脸数据库
第35-40页
· 本文研究内容及组织结构
第40-42页
· 本文研究内容
第40页
· 论文的组织结构
第40-42页
第二章 多姿态人脸检测
第42-79页
· 引言
第42-43页
· 人脸特征检测
第43-48页
· 肤色检测
第44-46页
· 眼睛检测
第46-47页
· 嘴巴检测
第47-48页
· Adaboost 算法
第48-54页
· Haar-Like 特征
第48-50页
· Adaboost 算法
第50-53页
· Adaboost 级联分类器
第53-54页
· 支持向量机
第54-62页
· 机器学习的基本问题
第54-56页
· 统计学习理论
第56-59页
· 支持向量机
第59-62页
· 相关向量机
第62-67页
· 贝叶斯学习理论
第62-65页
· 相关向量机
第65-67页
· 多姿态人脸检测
第67-77页
· 基于人脸特征和AdaBoost 的多姿态人脸检测
第67-71页
· 基于人脸特征和支持向量机的多姿态人脸检测
第71-75页
· 基于人脸特征和相关向量机的多姿态人脸检测
第75-77页
· 本章小结
第77-79页
第三章 基于Gabor 变换的人脸表情特征提取与降维
第79-99页
· 引言
第79页
· 二维Gabor 小波变换
第79-82页
· 二维Gabor 小波函数
第79-81页
· 二维Gabor 小波变换
第81-82页
· Gabor 人脸表情特征提取
第82-85页
· Gabor 滤波器组的设计
第82-84页
· Gabor 人脸表情特征提取
第84-85页
· Gabor 人脸表情特征降维
第85-96页
· 选取人脸的主要表情区域
第86页
· 局部非均匀采样
第86-89页
· DWT
第89-92页
· DCT
第92-96页
· 基于DWT 和DCT 的局部非均匀Gabor 表情特征提取与降维
第96-97页
· 本章小结
第97-99页
第四章 基于支持向量机与相关向量机的人脸表情识别
第99-115页
· 引言
第99-100页
· 多分类问题的描述
第100页
· 多分类问题的解决方法
第100-107页
· 一次性求解方法
第101页
· 一对一方法
第101-102页
· 有向无环图方法
第102-103页
· 二叉树方法
第103-104页
· 一对余方法
第104-105页
· 二对二方法
第105-107页
· 基于二对二支持向量机的表情分类
第107-113页
· 基于二对二支持向量机的表情分类算法
第107-109页
· 实验结果与分析
第109-113页
· 基于二对二相关向量机的表情分类
第113-114页
· 基于二对二相关向量机的表情分类算法
第113-114页
· 实验结果与分析
第114页
· 本章小结
第114-115页
第五章 利用表情识别提高基于人脸识别的身份认证系统的防欺骗性
第115-131页
· 引言
第115-116页
· 常见基于生物特征识别的身份认证技术
第116-120页
· 常见的活体检测技术
第120-122页
· 人脸识别
第122-125页
· 常见的人脸识别方法
第122-124页
· 基于Gabor 变换的人脸识别算法
第124-125页
· 结合表情识别与人脸识别的身份认证系统
第125-130页
· 结合表情识别与人脸识别的身份认证系统算法
第125-129页
· 实验结果与分析
第129-130页
· 本章小结
第130-131页
总结与展望
第131-134页
· 本文工作总结
第131-133页
· 后续研究工作展望
第133-134页
参考文献
第134-147页
攻读博士学位期间取得的研究成果
第147-148页
致谢
第148页
本篇论文共
148
页,
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