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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,点击这进入下载页面
 
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