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多表情的人脸识别关键技术研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | Abstract | 第4-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-14页 | | ·研究背景与意义 | 第8-9页 | | ·研究背景 | 第8页 | | ·研究意义 | 第8-9页 | | ·研究现状 | 第9-11页 | | ·国外研究现状 | 第9-10页 | | ·国内研究现状 | 第10-11页 | | ·本文内容与组织结构 | 第11-14页 | | ·主要研究内容 | 第11-12页 | | ·本文结构与章节安排 | 第12-14页 | | 第二章 图像预处理与人脸检测 | 第14-22页 | | ·引言 | 第14页 | | ·图像预处理 | 第14-15页 | | ·图像灰度化 | 第14页 | | ·图像直方图均衡化 | 第14-15页 | | ·图像的归一化 | 第15页 | | ·人脸检测 | 第15-19页 | | ·肤色模型 | 第16页 | | ·基于肤色模型的 AdaBoost 人脸检测 | 第16-19页 | | ·实验结果 | 第19-20页 | | ·本章小结 | 第20-22页 | | 第三章 人脸表情图像的特征提取 | 第22-30页 | | ·引言 | 第22页 | | ·主要表情特征提取方法 | 第22-23页 | | ·基于 FB-2DPCA 算法的表情特征提取 | 第23-25页 | | ·感兴趣区域人脸切割 | 第23-24页 | | ·基于 FB-2DPCA 特征提取算法 | 第24-25页 | | ·基于 GLBP 算法的表情特征提取 | 第25-29页 | | ·Gabor 滤波器 | 第25-26页 | | ·LBP 特征提取 | 第26-28页 | | ·基于 GLBP 特征提取算法 | 第28-29页 | | ·本章小结 | 第29-30页 | | 第四章 人脸表情图像的分类 | 第30-44页 | | ·引言 | 第30页 | | ·串级量子神经网络分类器 | 第30-32页 | | ·量子神经网络 | 第30页 | | ·串级量子神经网络分类器 | 第30-32页 | | ·优化支持向量机分类器 | 第32-40页 | | ·支持向量机 | 第32-34页 | | ·改进的粒子群优化算法 | 第34-37页 | | ·SVM 重点参数优化与分类器设计 | 第37-40页 | | ·实验结果与分析 | 第40-43页 | | ·实验方案 | 第40页 | | ·实验结果与分析 | 第40-43页 | | ·本章小结 | 第43-44页 | | 第五章 情感建模与情感交互系统设计 | 第44-50页 | | ·引言 | 第44页 | | ·基于 HMM 的情感建模 | 第44-47页 | | ·情感合成与输出 | 第47-49页 | | ·本章小结 | 第49-50页 | | 第六章 嵌入式人脸表情识别系统设计 | 第50-58页 | | ·引言 | 第50页 | | ·系统软硬件平台设计 | 第50-52页 | | ·嵌入式人脸表情识别系统实现 | 第52-57页 | | ·基于 V4L2 的视频图像捕获 | 第52-53页 | | ·基于 OpenCV 的人脸检测 | 第53-55页 | | ·人脸表情识别 | 第55-56页 | | ·系统搭建结果 | 第56-57页 | | ·本章小结 | 第57-58页 | | 第七章 总结与展望 | 第58-60页 | | ·论文的主要研究内容和结论 | 第58-59页 | | ·进一步研究的展望 | 第59-60页 | | 致谢 | 第60-61页 | | 参考文献 | 第61-64页 | | 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
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论文编号BS2014301，这篇论文共64页
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