تشخیص احساسات در چهره انسان

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

تشخیص احساسات در چهره انسان دارای ۱۴۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد تشخیص احساسات در چهره انسان  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

بخشی از فهرست تشخیص احساسات در چهره انسان

 فصل اول- مقدمه
   1-1مقدمه ای بر ماشین بینایی
     1-1-1 بینایی ماشین(MV)
     1-1-2 کاربردهای بینایی ماشین
     1-1-3 متدها
     1-1-4 پردازش تصویر
       1-1-4-1 استخراج ویژگی
       1-1-4-2 روش های قسمت بندی تصویر
       1-1-4-3 دسته بندی
 1-1-5 روش های پردازش تصویر در بینایی ماشین
     1-1-6 مراحل بینایی ماشین
     1-1-7 روش های فشرده‌سازی تصاویر
     1-1-8 تصاویر رقومی(دیجیتالی)
     1-1-9 مقادیر پیکسلها
     1-1-10 دقت تصویر
   1-2 تاریخچه پردازش تصویر
     1-2-1 مراحل اصلی پروسه تشخیص تصویر
     1-2-2 عملیات اصلی در پردازش تصویر
     1-2-3 کاربردهای علم پردازش تصویر
   1-3 کاربردها
   1-4 دلایل استفاده از این سیستم
 فصل دوم- تحلیل
   2-1 تاریخچه الگوریتم الگوی باینری محلی(Local Binary Pattern)
     2-1-1 نمونه ۱: دسته بندی بافته بااستفاده ازطیف بافته
     2-1-2 نمونه ۲: مطالعه تفضیلی اندازه گیری و سنجش بافته ازطریق رده بندی برپایه توزیع خصایص
     2-1-3 نمونه ۳: مکانیابی واستخراج چشم درتصاویرچهره انسان
     2-1-4 نمونه ۴: تشخیص چهره: مشکل تصحیح تغییراتی که در مسیر شدت های روشنایی در تصویر ایجاد می شود
     2-1-5 نمونه ۵: رده بندی بافت های مقاوم به چرخش(Rotation-invariant) با استفاده از توزیعات خصایص
     2-1-6 نمونه ۶: توالی هیستوگرام LGBP
     2-1-7 نمونه۷: تشخیص قوی حالات چهره بااستفاده ازLBP
     2-1-8 نمونه ۸: تشخیص احساسات با استفاده از الگوهای پیشرفته دودویی محلی(LBP)، پراکندگی(Entropies) tsallis وخصایص ظاهری و سراسری در چهره
     2-1-9 نمونه ۹: هیستوگرام الگوی دودویی محلی چند طیفه(Multispectral Local Binary Pattern Histogram) برای عناصر و اجزای مبتنی بر بازبینی رنگ چهره
   2-2 معرفی سیستم های مشابه
     2-2-1 الگوهای باینری محلی (local binary pattern)
     2-2-2 الگوهای باینری یکنواخت محلی (local uniform binary pattern)
     2-2-3 الگوهای باینری محلی مقاوم در برابر چرخش (rotation invariant local binary pattern)
     2-2-4 الگوی باینری محلی چند مقیاسه (multi-scale local binary pattern)
     2-2-5 الگوی باینری Gabor محلی (local gabor binary pattern)
     2-2-6 مقدار سطح شیب در الگوی باینری محلی (magnitude local binary pattern)
   2-3 تحلیل
     2-3-1 واحد بافته(Texture Unit) و طیف بافته(Texture Spectrum)
       2-3-1-1 دسته بندی بافته(Texture Classification)
     2-3-2 مقیاس خاکستری(Gray Scal) و الگوهای باینری محلی با خصوصیت مقاوم به چرخش(Rotation Invariant LBP)
       2-3-2-1 دست یافتن به تغییر ناپذیری مقیاس خاکستری در تصاویر gray scale
       2-3-2-2 به دست اوردن ویژگی مقاوم به چرخش در تصاویر
       2-3-2-3 بهبود ویژگی مقاوم به چرخش در تصاویر با الگوهای یکنواخت و بهتر شدن تدریجی(Quantization) زاویه های چرخش در تصویر
       2-3-2-4 اندازه گیری واریانس(انحراف) در ویژگی مقاوم به چرخش تصاویر به واسطه ی کنتراست(تفاوت رنگ) بافت تصویر محلی
       2-3-2-5 قاعده کلی دسته بندی غیر پارامتری
       2-3-2-6 انالیز چند رزولیشنه(Multiresolation Analysis)
     2-3-3 خصایص قابل تبعیض برای توصیف بافته(Discriminative features for texture description)
       2-3-3-1 مدل یادگیری برای توصیف بافته
       2-3-3-2 فرمولاسیون مدل یادگیری پیشنهادی
       The discriminative completed LBP (disCLBP) 3-3-3-2
     2-3-4 سطح الگوی باینری محلی (VLBP)
       2-3-4-1 سطح الگوی باینری محلی پایه ای(Basic Volume Local Binary Pattern)
       2-3-4-2 خاصیت مقاوم در چرخش در سطح الگوی باینری محلی(Rotation Invariant VLBP)
       2-3-4-3 الگوهای باینری محلی از سه سطح متعامد(Local Binary Patterns From Three Orthogonal Planes)
       2-3-4-4 توصیف گر محلی برای انالیز تصویر چهره
 فصل سوم دسته بندی(svm)
   3-1 چکیده
   3-2 مقدمه
   3-3 مقدمه ای در دسته بندی
   3-4 دسته بندی
     3-4-1 SVM
     3-4-2 SVM غیر خطی
     34-3 Svm خطی
       3-4-3-1 فرم اولیه
     3-5- 4 SVM Multiclass
   3-6 استفاده از دانش قبلی در SVM
   3-7 Soft Margin(حاشیه نرم)
   3-8 خصوصیات SVM
   3-9 رگرسیون(Regression)
 فصل چهارم-نتایج ومقایسه
   1-4 نتایجی برای VLBP
   4-2 نتایجی برای LBP-TOP
   4-3 مقایسه متد LBP-TOP با بقیه ی روش ها
   4-4 نتیجه گیری