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内容简介:
本书根据工程应用的实际需要,全面系统地介绍了面向人机交互的人脸表情识别技术,主要内容*括:根据视觉信息处理的分模块性原理,对彩色图像的恒常性问题进行研究,解决传统颜色恒常性的不适定问题;为实现高效*的人脸检测和面**征定位,对多*征融合的人脸检测方法和面**征点定位问题进行研究;综合考虑人脸表情*征的重要性和提取的有效性,对表情*征提取方法进行研究;考虑融入表情样本的类别信息,对有监督的正交*局投影的表情识别算法进行研究。
书籍目录:
Contents
Preface
Chapter 1 Introduction 1
1.1 Research Background and Significance 1
1.2 Overview of Facial Expression Recognition 4
1.3 Research Status at Home and Abroad 7
1.3.1 Typical Facial Expression Recognition Algorithms 7
1.3.2 Existing Problems in Facial Expression Recognition 13
1.4 Research Contents 14
Chapter 2 Color Constancy Algorithm for Color Image Under Complex Illumination Conditions 20
2.1 Introduction 20
2.2 Correction of Color Deviation 21
2.2.1 LoG Chrominance Edge Extraction 23
2.2.2 White Balance Adjustment 28
2.2.3 Experimental Results and Analysis 30
2.3 Luminance Enhancement 32
2.3.1 Retinex Enhancement Algorithm 32
2.3.2 Color Retention Enhancement Algorithm 35
2.3.3 Experimental Results and Analysis 40
2.4 Fractional Step Color Constancy Algorithm 42
2.5 Summary of This Chapter 45
Chapter 3 Face Detection Algorithm with Multi-feature Fusion 46
3.1 Introduction 46
3.2 Skin Color Area Detection 49
3.2.1 Common Color Space 49
3.2.2 Skin Color Clustering Analysis 55
3.2.3 Skin Color Area Detection Algorithm 57
3.3 AdaBoost Face Detection Combined with Skin Color Features 60
3.3.1 AdaBoost Algorithm 62
3.3.2 AdaBoost Face Detection Algorithm Combined with Skin Color Features 67
3.4 Face Authentication Based on Harris Corner Point Detection 69
3.4.1 Principles for Harris Corner Point Detection 69
3.4.2 Harris Corner Point Detection Algorithm 71
3.4.3 Face Authentication Based on Harris Corner Point Detection 73
3.5 Experimental Results and Analysis 74
3.6 Summary of This Chapter 76
Chapter 4 Facial Features Location 78
4.1 Introduction 78
4.2 Eye Location Based on the Robustness of Illuminated Expression 79
4.2.1 Multi-scale Self-quotient Image 80
4.2.2 Rough Location of Morphological Filtering 81
4.2.3 Precise Eye Location 85
4.2.4 Experimental Results and Analysis 86
4.3 Location System of Key Color Facial Feature Point 90
4.3.1 Overview of the System 90
4.3.2 Eyes Location 92
4.3.3 Mouth Location 95
4.3.4 Experimental Results and Analysis 97
4.4 Summary of This Chapter 99
Chapter 5 Normalization of Facial Expression Image 101
5.1 Introduction 101
5.2 Rotation Normalization 102
5.3 Size Normalization 104
5.4 Illumination Normalization 106
5.5 Experimental Results and Analysis 110
5.6 Summary of This Chapter 111
Chapter 6 Extraction of Facial Expression Features 112
6.1 Introduction 112
6.2 Gabor Local Statistical Features 116
6.3 LBP Features 120
6.3.1 Basic LBP and Its Improvement 120
6.3.2 Uniform LBP Algorithm 122
6.3.3 Expression Features Extracted by LBP Histogram 124
6.4 Summary of This Chapter 125
Chapter 7 Facial Expression Recognition Based on Supervised Orthogonal Locality Preserving Projection 127
7.1 Introduction 127
7.2 LPP Algorithm 129
7.2.1 Laplacianface Algorithm 129
7.2.2 Orthogonal Laplacianface Algorithm 133
7.3 Expression Recognition with SOLPP 135
7.3.1 LDA 135
7.3.2 SOLPP 136
7.3.3 Classification of Facial Expressions 140
7.4 Experimental Results and Analysis 141
7.5 Summary of This Chapter 147
Chapter 8 Conclusion and Future Works 148
8.1 Conclusion 148
8.2 Future Works 150
References 153
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下载评价
- 网友 堵***洁: ( 2025-01-07 10:01:26 )
好用,支持
- 网友 丁***菱: ( 2025-01-10 16:38:41 )
好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好
- 网友 石***烟: ( 2024-12-26 16:53:20 )
还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
- 网友 晏***媛: ( 2024-12-27 13:25:21 )
够人性化!
- 网友 潘***丽: ( 2025-01-13 22:59:09 )
这里能在线转化,直接选择一款就可以了,用他这个转很方便的
- 网友 师***怡: ( 2024-12-22 03:41:34 )
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 利***巧: ( 2024-12-28 03:58:52 )
差评。这个是收费的
- 网友 薛***玉: ( 2024-12-28 16:04:52 )
就是我想要的!!!
- 网友 权***波: ( 2025-01-19 15:36:07 )
收费就是好,还可以多种搜索,实在不行直接留言,24小时没发到你邮箱自动退款的!
- 网友 汪***豪: ( 2025-01-05 00:50:13 )
太棒了,我想要azw3的都有呀!!!
- 网友 焦***山: ( 2025-01-18 18:27:33 )
不错。。。。。
- 网友 扈***洁: ( 2025-01-03 03:04:01 )
还不错啊,挺好
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:9分
主题深度:7分
文字风格:4分
语言运用:9分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:5分
知识广度:8分
实用性:6分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:6分
情感共鸣:3分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:3分
事实准确性:9分
文化贡献:5分