人脸表情识别中若干关键技术的研究



人脸表情识别中若干关键技术的研究

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人脸表情识别中若干关键技术的研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-12 页
第一章绪论	第12-22 页
· 研究背景与项目情况	第12 页
· 自动人脸表情识别问题的描述	第12-13 页
· 人脸表情识别的研究意义与典型应用	第13-14 页
· 人脸表情识别的难点、优势与不足	第14-16 页
· 人脸表情识别的难点	第14-15 页
· 人脸表情识别的优势	第15-16 页
· 人脸表情识别的不足	第16 页
· 论文的定位与思考	第16-18 页
· 论文的定位	第16-17 页
· 表情识别的思考	第17-18 页
· 问题的提出及本人的工作	第18-21 页
· 问题的提出	第18-19 页
· 本文主要工作	第19-21 页
· 文章的组织结构	第21-22 页
第二章表情识别研究综述	第22-38 页
· 情感研究的背景和意义	第22 页
· 情绪理论研究	第22-27 页
· 情绪理论的研究发展历史	第22-23 页
· 情绪的分类	第23-27 页
· 情绪的表达	第27 页
· 人脸表情识别综述	第27-34 页
· 人脸表情识别的一般计算模型探讨	第28-29 页
· 人脸表情识别研究历史、现状概述	第29-32 页
· 人脸表情识别主要技术方法归类	第32-34 页
· 主要表情数据库的介绍	第34 页
· 主要的表情识别系统	第34 页
· 人脸表情识别领域的若干开放问题和技术发展趋势	第34-37 页
· 若干开放问题探讨	第34-36 页
· 可能的技术发展趋势	第36-37 页
· 本章小结	第37-38 页
第三章基于肤色和模板梯度的人脸检测	第38-49 页
· 引言	第38-39 页
· 前人的工作	第39-41 页
· 肤色检测	第39-40 页
· 模板检测	第40-41 页
· 基于肤色和梯度模板的人脸检测	第41-47 页
· 肤色检测	第41-43 页
· 模板检测	第43-44 页
· 算法检测过程	第44-47 页
· 实验及分析	第47-48 页
· 本章小节	第48-49 页
第四章改进的主动形状模型	第49-63 页
· 问题的提出	第49-50 页
· 前人工作简介	第50-52 页
· 搜索空间的改进	第52-54 页
· 搜索过程的改进	第54-57 页
· 搜索结果的评价	第57 页
· 实验与分析	第57-62 页
· 本章小结	第62-63 页
第五章基于DWT-DCT 的人脸表情识别	第63-70 页
· 问题的提出	第63-64 页
· 基于DWT-DCT 的人脸表情识别	第64-67 页
· 离散小波变换	第64-65 页
· 离散余弦变换	第65-66 页
· ZIGZAG 拉直	第66 页
· 马氏距离识别	第66-67 页
· 实验及分析	第67-69 页
· 特征维数选取	第67-68 页
· 表情识别实验	第68-69 页
· 本章小节	第69-70 页
第六章人脸表情识别中独立特征的选取	第70-85 页
· 问题的提出	第70-71 页
· 前人的工作	第71-77 页
· 独立分量分析（ICA）	第71-75 页
· AdaBoost 分类方法简介	第75-77 页
· AdaICA 人脸表情识别方法	第77-80 页
· 独立分量特征的提取与分析	第77-78 页
· AdaBoost 学习	第78-80 页
· 实验及分析	第80-84 页
· 本章小结	第84-85 页
第七章基于改进LBP 算子的表情识别方法	第85-94 页
· 观点的由来	第85-86 页
· 前人的工作	第86-88 页
· 基于改进的“局部二元模式”人脸表情识别	第88-92 页
· 表情数据的小波包分解与重构	第88-90 页
· 局部－整体（Local-Holistic）的LBP 特征提取	第90 页
· 自适应权重的特征组合	第90-92 页
· 实验分析	第92-93 页
· 本章小结	第93-94 页
第八章总结与展望	第94-97 页
· 本文研究内容及主要工作	第94-95 页
· 主要研究内容	第94 页
· 主要工作	第94-95 页
· 后续工作	第95-96 页
· 表情识别的进一步研究方向	第96-97 页
致谢	第97-98 页
参考文献	第98-109 页
博士期间论文发表情况	第109 页

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