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計算機人臉表情自動識別技術與方法內容簡介
《計算機人臉表情自動識別技術與方法》對計算機人臉表情自動識別技術與方法進行了分析與研究，其主要內容包括：人臉區(qū)域自動檢測、人臉表情圖像預處理、基于區(qū)域投影的人眼定位方法、基于ARLBP的人眼定位方法、基于特征塊和LBP的表情識別方法、基于Gabor濾波器的人臉表情識別、基于證據理論的表情識別方法等。
《計算機人臉表情自動識別技術與方法》結構合理，條理清晰，內容豐富新穎，可供相關工程技術人員參考使用。[1]
計算機人臉表情自動識別技術與方法目錄
自序
第1章 緒論
1.1 人臉表情識別研究的背景和意義
1.2 **外研究的現狀
1.3 存在的問題及發(fā)展趨勢
1.4 人臉表情數據庫
1.5 本書主要內容和結構安排
參考文獻
第2章 人臉區(qū)域自動檢測
2.1 基于膚色的人臉區(qū)域檢測
2.2 基于AdaBoost的人臉檢測
2.3 基于膚色 AdaBoost方法的人臉檢測
2.4 本章小結
參考文獻
第3章 人臉表情圖像預處理
3.1 表情圖像的幾何標準化
3.2 表情圖像的去噪
3.3 圖像的灰度變換
3.4 表情圖像的灰度標準化
3.5 本章小結
參考文獻
第4章 基于區(qū)域投影的人眼定位方法
4.1 人眼定位方法分析
4.2 基于區(qū)域投影的人眼定位方法
4.3 實驗
4.4 本章小結
參考文獻
第5章 基于ARLBP的人眼定位方法
5.1 局部二值模式
5.2 自適應比率局部二值模式
5.3 實驗結果及分析
5.4 本章小結
參考文獻
第6章 基于特征塊和LBP的表情識別方法
6.1 顯著性特征區(qū)域的劃分
6.2 LBP特征的提取
6.3 LBP特征降維
6.4 分類器設計
6.5 實驗結果及分析
6.6 本章小結
參考文獻
第7章 基于Gabor濾波器的表情識別方法
7.1 Gabor特征提取
7.2 Gabor特征分析
7.3 基于Gabor特征 Fisherfaces的表情分析方法
7.4 實驗設計
參考文獻
第8章 基于證據理論的表情識別方法
8.1 信息融合與D-S證據理論
8.2 基于D-S證據理論的表情識別方法[2]
參考資料
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