| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 引言 | 第12页 |
| 1.2 表情识别综述 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究目标与研究内容 | 第14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相关研究概述 | 第16-31页 |
| 2.1 人脸检测及定位 | 第16-22页 |
| 2.1.1 人脸检测及定位研究概述 | 第16页 |
| 2.1.2 Haar分类器 | 第16-22页 |
| 2.2 特征提取概述 | 第22-27页 |
| 2.3 表情分类概述 | 第27-28页 |
| 2.3.1 静态分类器 | 第27-28页 |
| 2.3.2 动态分类器 | 第28页 |
| 2.4 表情强度表示方法概述 | 第28-29页 |
| 2.5 现有技术分析 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 算法框架设计及面部特征提取 | 第31-48页 |
| 3.1 算法设计思路 | 第31-32页 |
| 3.2 算法框架设计 | 第32-33页 |
| 3.3 面部特征提取 | 第33-47页 |
| 3.3.1 训练数据 | 第34-35页 |
| 3.3.2 形状模型(Shape Model) | 第35-41页 |
| 3.3.3 斑块模型(Patch Model) | 第41-44页 |
| 3.3.4 人脸定位 | 第44-46页 |
| 3.3.5 特征点跟踪 | 第46-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于表情序列的分类算法 | 第48-60页 |
| 4.1 训练数据 | 第48-49页 |
| 4.2 自适应的隐马尔科夫模型 | 第49-56页 |
| 4.3 表情序列的隐藏状态 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 表情强度分析算法 | 第60-69页 |
| 5.1 表情强度的表示 | 第60-62页 |
| 5.2 线性回归(Linear Regression) | 第62-66页 |
| 5.3 表情强度曲线 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第69-77页 |
| 6.1 实验运行环境 | 第69页 |
| 6.2 实验结果及分析 | 第69-76页 |
| 6.2.1 表情分类 | 第69-71页 |
| 6.2.2 强度分析 | 第71-76页 |
| 6.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-80页 |
| 7.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 7.2 未来工作 | 第78-80页 |
| 7.2.1 综合表情序列的划分 | 第78页 |
| 7.2.2 表情纹理特征 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第84-86页 |