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視頻中的微笑狀態(tài)檢測(cè)方法研究
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資料類別
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電子電工畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） |
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課程(專業(yè))
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電子科學(xué)與技術(shù) |
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關(guān)鍵詞
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膚色模型|Harris角點(diǎn)檢測(cè) |
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適用年級(jí)
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大學(xué) |
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身份要求
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普通會(huì)員 |
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金 幣
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120 �。�金幣如何獲得？） |
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文件格式
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word+m+ppt |
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文件大小
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184255K |
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發(fā)布時(shí)間
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2019-11-11 20:47:00 |
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| 發(fā)布人 |
kj008 |
內(nèi)容簡(jiǎn)介：
視頻中的微笑狀態(tài)檢測(cè)方法研究，畢業(yè)論文，共52頁(yè)，17739字，附任務(wù)書(shū)、開(kāi)題報(bào)告、外文翻譯、中期檢查表、答辯文稿等等。
摘 要
近年來(lái)，隨著信息時(shí)代的發(fā)展，智能識(shí)別技術(shù)發(fā)展迅速，基于視覺(jué)機(jī)器所傳達(dá)的視頻信息也趨于智能化。在機(jī)器視覺(jué)中，人臉面部表情往往能傳達(dá)出非語(yǔ)言所能傳遞的信息，而且對(duì)微笑的有效檢測(cè)能夠推動(dòng)表情識(shí)別的發(fā)展。
本文的微笑狀態(tài)檢測(cè)是在表情識(shí)別的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，所圍繞的系統(tǒng)框架主要由視頻圖像讀取、人臉檢測(cè)、圖像預(yù)處理、特征提取和微笑與非微笑分類五部分構(gòu)成。第一步是通過(guò)視頻讀取圖像序列，再通過(guò)YCbCr顏色空間進(jìn)行膚色提取，檢測(cè)并定位出人臉；第二步是對(duì)提取的人臉圖像進(jìn)行歸一化預(yù)處理，消除圖像中的干擾因素，然后在預(yù)處理后的人臉區(qū)域基礎(chǔ)上檢測(cè)并定位嘴部區(qū)域；第三步是基于嘴部區(qū)域進(jìn)行Harris角點(diǎn)檢測(cè)，得到嘴角高度坐標(biāo)Yavg；第四步是對(duì)多幅人臉表情圖像進(jìn)行訓(xùn)練，得到全部圖像的人臉嘴角高度坐標(biāo)平均值Pavg；最后一步是通過(guò)比較Yavg和Pavg，對(duì)輸入圖像序列進(jìn)行分類，得到微笑與非微笑兩種狀態(tài)。
通過(guò)本研究，最終得到了比較好的微笑狀態(tài)檢測(cè)效果�？傮w上，該方法檢測(cè)速度較快，檢測(cè)的準(zhǔn)確度比較好，但是還有待于提升。
關(guān)鍵詞：機(jī)器視覺(jué)，膚色模型，Harris角點(diǎn)檢測(cè)，微笑檢測(cè)
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 研究背景及意義 1
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 2
1.4 主要工作及論文結(jié)構(gòu) 4
第2章 人臉表情檢測(cè)方法論述 6
2.1人臉圖像讀取與人臉檢測(cè) 6
2.1.1基于Haar-Adaboost的人臉檢測(cè) 7
2.1.2基于膚色模型的人臉檢測(cè) 7
2.2 人臉圖像預(yù)處理 8
2.2.1直方圖均衡化 9
2.2.2尺度歸一化與灰度歸一化 9
2.2.3 平滑與銳化 10
2.3 人臉表情特征提取 10
2.3.1 基于局部二元模式（LBP）的特征提取 10
2.3.2基于方向梯度直方圖（HOG）算子的特征提取 11
2.3.3 基于主成分分析（PCA）的特征提取 11
2.3.4 基于角點(diǎn)檢測(cè)的特征提取 12
2.4 人臉表情分類 13
2.4.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的分類方法 14
2.4.2 基于支持向量機(jī)（SVM）的分類方法 14
2.4.3基于極端學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的分類方法 14
2.5 本章小結(jié) 15
第3章 微笑狀態(tài)檢測(cè)算法 16
3.1 圖像讀取與人臉檢測(cè) 16
3.1.1 色彩空間選擇 16
3.1.2 膚色分割 16
3.1.3 人臉?lè)指?17
3.2人臉圖像預(yù)處理 18
3.3 人臉微笑特征提取 18
3.3.1 嘴部檢測(cè)及定位 19
3.3.2 嘴部特征提取 20
3.4 人臉微笑狀態(tài)分類 22
3.4.1 訓(xùn)練 23
3.4.2 測(cè)試 23
3.4.3 分類 24
3.5 本章小結(jié) 24
第4章 Matlab實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析 25
4.1 視頻圖像讀取與保存 25
4.2 人臉檢測(cè) 26
4.2.1 膚色分割 26
4.2.2 人臉?lè)指?28
4.3 人臉表情圖像預(yù)處理 28
4.3.1 尺度歸一化 28
4.3.2 直方圖均衡化 29
4.4 微笑特征提取 30
4.4.1 嘴部檢測(cè)與定位 30
4.4.2 嘴部微笑特征提取 32
4.5 微笑狀態(tài)分類 34
4.5.1 訓(xùn)練 34
4.5.2 測(cè)試 35
4.5.3 分類 37
4.6 本章小結(jié) 39
第5章 總結(jié)與展望 40
5.1 本課題工作小結(jié) 40
5.2 展望 41
致謝 42
參考文獻(xiàn) 43
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