視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別

前言
第1章 緒論
1.1 視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別的產(chǎn)生背景
1.2 視覺(jué)語(yǔ)音情感分析的研究?jī)?nèi)容
1.3 視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3.1 表情識(shí)別的應(yīng)用
1.3.2 語(yǔ)音情感識(shí)別的應(yīng)用
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第2章 視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別技術(shù)概況
2.1 情感識(shí)別框架
2.2 情感描述模型
2.2.1 情感的定義
2.2.2 情感的分類
2.3 視覺(jué)語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理
2.3.1 人臉表情圖像預(yù)處理
2.3.2 情感語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理
2.4 情感特征提取
2.4.1 視覺(jué)信息情感特征提取
2.4.2 語(yǔ)音情感特征提取
2.5 情感特征選擇
2.6 常用的情感識(shí)別模型
2.6.1 基于相似性的情感識(shí)別模型
2.6.2 基于連接機(jī)制的情感識(shí)別模型
2.6.3 基于概率模型的情感識(shí)別模型
2.6.4 基于集成學(xué)習(xí)的情感識(shí)別模型
2.7 視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別的挑戰(zhàn)
2.8 視覺(jué)語(yǔ)音情感識(shí)別的新動(dòng)向
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第3章 基于視覺(jué)信息的情感特征提取方法
3.1 概述
3.2 基于小波分解和優(yōu)選VLBP的表情特征提取方法
3.2.1 表情圖像的小波分解
3.2.2 小波分解圖像的情感特征提取
3.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.3 基于多頻域LBP-TOP的人臉表情特征提取方法
3.3.1 LBP-TOP算子
3.3.2 多頻率圖像分塊LBP-TOP特征提取
3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4 基于VLBP與光流的混合情感特征提取
3.4.1 眼睛區(qū)域的小波分解分塊VLBP特征提取
3.4.2 特征點(diǎn)自動(dòng)標(biāo)注的嘴部光流特征提取
3.4.3 基于混合特征的表情識(shí)別
3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.5 基于Gabor變換的表情圖像特征提取方法
3.5.1 小波變換與多分辨率分析
3.5.2 Gabor變換
3.5.3 人臉表情圖像的網(wǎng)格化
3.5.4 基于Gabor小波變換的表情彈性圖的構(gòu)造
3.5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.6 基于積分圖像的表情特征提取方法
3.6.1 積分圖像的概念
3.6.2 積分圖像表情特征提取
3.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.7 一種加權(quán)矩形提取表情特征的方法
3.7.1 矩形模板設(shè)計(jì)
3.7.2 基于加權(quán)矩形的表情特征提取
3.7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.8 本章小結(jié)
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第4章 基于視覺(jué)信息的情感識(shí)別方法
4.1 概述
4.2 最大間隔最小體積球形支持向量機(jī)
4.2.1 最大間隔球形支持向量機(jī)
4.2.2 最大間隔最小體積球形支持向量機(jī)
……
第5章 語(yǔ)音情感特征選擇提取方法
第6章 語(yǔ)音情感識(shí)別方法
第7章 視覺(jué)語(yǔ)音融合情感識(shí)別方法
第8章 情感分析的應(yīng)用
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