| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 人脸表情识别研究背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 人脸表情识别国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 表情特征提取的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 人脸表情分类方法的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.3 国内外人脸表情研究成果 | 第18页 |
| 1.3 人脸表情数据库 | 第18-20页 |
| 1.3.1 JAFFE表情数据库 | 第18-19页 |
| 1.3.2 CAS-PEAL表情数据库 | 第19页 |
| 1.3.3 Pain表情数据库 | 第19页 |
| 1.3.4 CK(Cohn-Kanada,CK)表情数据库 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的研究内容与结构 | 第20-22页 |
| 第二章 人脸表情识别概述 | 第22-32页 |
| 2.1 人脸表情识别系统工作流程 | 第22页 |
| 2.2 图像预处理 | 第22-27页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像的几何变换 | 第23-24页 |
| 2.2.3 滤波去噪 | 第24-26页 |
| 2.2.4 人脸检测 | 第26-27页 |
| 2.4 特征提取与分类识别的改进 | 第27-31页 |
| 2.5 总结 | 第31-32页 |
| 第三章 多特征多分类器优化匹配的人脸表情识别 | 第32-45页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 特征的提取 | 第33-36页 |
| 3.2.1 OS-PCA | 第33-34页 |
| 3.2.2 DCT特征 | 第34-35页 |
| 3.2.3 LBP特征 | 第35-36页 |
| 3.3 模型的构造 | 第36-39页 |
| 3.3.1 基分类器介绍 | 第36-37页 |
| 3.3.2 模型的思想 | 第37-39页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第39-40页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 3.5 总结 | 第43-45页 |
| 第四章 多特征融合及动态贝叶斯网络的人脸表情识别 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 基于动态贝叶斯的融合 | 第46-48页 |
| 4.2.1 贝叶斯网络介绍 | 第46页 |
| 4.2.2 动态贝叶斯网络的人脸表情识别建模 | 第46-48页 |
| 4.3 构造模型 | 第48-49页 |
| 4.3.1 训练过程 | 第48页 |
| 4.3.2 测试过程 | 第48-49页 |
| 4.4 实验设计与分析 | 第49-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62-63页 |