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基于流形学习的人脸表情识别研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-6页 | ABSTRACT | 第6-10页 | 第一章 绪论 | 第10-18页 | ·引言 | 第10页 | ·研究背景及意义 | 第10-11页 | ·国内外研究概况及发展趋势 | 第11-12页 | ·表情识别处理流程 | 第12-15页 | ·数据的获取 | 第13页 | ·人脸图像预处理 | 第13页 | ·人脸检测及定位 | 第13-14页 | ·表情特征获取 | 第14页 | ·特征降维 | 第14-15页 | ·表情识别 | 第15页 | ·流形学习算法的发展现状及其在表情识别中的应用 | 第15-16页 | ·本文主要工作与布局 | 第16-18页 | 第二章 人脸定位及局部表情特征提取 | 第18-31页 | ·基于 AdaBoost 的人脸检测定位 | 第18-21页 | ·基于积分投影的人脸局部区域分割 | 第21-27页 | ·人脸表情局部特征提取 | 第27-29页 | ·LBP 算法的原理及特征提取示例 | 第27-28页 | ·Gabor 小波算法的原理及特征提取示例 | 第28-29页 | ·本章小结 | 第29-31页 | 第三章 流形学习算法 | 第31-45页 | ·引言 | 第31-32页 | ·线性降维算法 | 第32-34页 | ·主元分析算法(PCA) | 第32-33页 | ·线性判别分析算法(LDA) | 第33-34页 | ·流形学习算法 | 第34-40页 | ·流行学习的基本理论 | 第34-35页 | ·等距映射算法(ISOMAP) | 第35-37页 | ·局部线性嵌入算法(LLE) | 第37-38页 | ·局部切空间排列算法(LTSA) | 第38-40页 | ·算法的实验分析及比较 | 第40-44页 | ·人工合成数据 | 第40-42页 | ·JAFFE 人脸表情数据 | 第42-44页 | ·讨论 | 第44页 | ·本章小结 | 第44-45页 | 第四章 泛化的局部切空间排列算法与人脸表情识别 | 第45-58页 | ·泛化的 LTSA 算法 | 第45-46页 | ·GLTSA 算法 | 第45页 | ·LLTSA 算法 | 第45-46页 | ·有监督流形学习算法 | 第46-47页 | ·SGILTSA 算法的提出 | 第47-49页 | ·仿真实验及分析 | 第49-56页 | ·SGILTSA 算法在人脸识别中的实验及分析 | 第50-54页 | ·SGILTSA 算法在人脸表情识别中的实验及分析 | 第54-56页 | ·本章小结 | 第56-58页 | 第五章 总结与展望 | 第58-60页 | ·总结 | 第58页 | ·研究展望 | 第58-60页 | 致谢 | 第60-61页 | 参考文献 | 第61-65页 | 附录 | 第65-66页 | 详细摘要 | 第66-68页 |
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