声明
摘要
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状
1.2.1 国外表情识别研究现状
1.2.2 国内表情识别研究现状
1.3 表情识别技术概述
1.3.1 人脸检测与关键部位提取
1.3.2 表情特征提取
1.3.3 人脸表情识别
1.4 人脸表情数据库
1.5 本文的工作与研究章节安排
第二章 人脸检测与图像预处理
2.1 人脸检测技术
2.2 表情图片的预处理
2.2.1 人脸的旋转
2.2.2 图片的剪裁
2.2.3 几何归一化
2.3 本章小结
第三章 局部特征的提取与融合
3.1 表情动作区域
3.2 人脸局部显著区域的划分
3.3 基于人脸显著区域的特征提取
3.3.1 Gabor特征
3.3.2 LBP特征
3.4 PCA降维
3.5 本章小结
第四章 分层随机森林
4.1 随机森林算法
4.1.1 集成学习的发展
4.1.2 随机森林算法原理
4.1.3 大数定律
4.2 树结构的分层随机森林
4.3 随机森林的训练与测试
4.4 本章小结
第五章 实验结果与分析比较
5.1 实验表情数据库
5.2 训练与测试预设置
5.3 CK+标准库测试结果比较
5.4 BU3D-FE人脸表情库实验结果与比较
5.5 跨图像库表情识别分析
5.6 本章小结
6.1 总结
6.2 待解决的问题与下一步工作
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢