声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题来源及研究意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.2.1 人脸检测的研究现状
1.2.2 人脸面部表情特征提取研究现状
1.2.3 人脸面部表情分类研究现状
1.3 本文主要内容和组织结构
1.3.1 本文涉及的方法和研究内容
1.3.2 本文的组织结构
第2章 表情图像预处理
2.1 引言
2.2 表情数据库
2.3 图像预处理
2.3.1 人脸检测
2.3.2 灰度归一化
2.3.3 几何归一化
2.4 本章小结
第3章 基于改进的局部二值模式表情识别算法
3.1 引言
3.2 传统局部二值模式
3.3 可变邻域局部二值模式
3.4 基于改进的局部二值模式的表情识别算法
3.4.1 局部二值模式的缺点
3.4.2 改进的局部二值模式
3.4.3 OLBP表情识别
3.5 实验结果及分析
3.5.1 表情图像预处理
3.5.2 实验设计
3.5.3 OLBP的有效性
3.5.4 OLBP在低分辨率时的有效性
3.5.5 OLBP的抗噪性
3.6 本章小结
第4章 一种改进的Gabor小波表情识别算法
4.1 引言
4.2 Gabor小波
4.2.1 一维Gabor小波
4.2.2 二维Gabor小波
4.3 基于改进的Gabor小波表情识别算法
4.3.1 Gabor表情特征提取
4.3.2 稀疏表示
4.3.3 稀疏表示降维处理
4.4 实验结果及分析
4.4.1 表情图像预处理
4.4.2 实验设计
4.4.3 SR+Gabor的有效性
4.4.4 SR+Gabor的抗噪性
4.5 本章小结
第5章 基于Curvelet变换的表情识别算法
5.1 引言
5.2 Curvelet变换
5.2.1 第一代Curvelet变换
5.2.2 第二代Curvelet变换
5.3 基于Curvelet变换的表情识别算法
5.3.1 算法主要步骤
5.3.2 Curvelet特征提取
5.3.3 Curvelet特征优化
5.3.4 表情识别
5.4 实验结果及分析
5.4.1 表情图像预处理
5.4.2 实验设计
5.4.3 Curvelet变换有效性
5.4.4 不同样本数量的比较
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢