| 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 选题背景与研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 表情识别的国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 人脸表情数据库 | 第17-20页 |
| 1.4 非受控环境下的表情识别研究难点 | 第20页 |
| 1.5 本文主要研究内容和章节安排 | 第20-22页 |
| 第二章 人脸表情识别基础理论 | 第22-35页 |
| 2.1 人脸检测 | 第22-24页 |
| 2.2 基于人工特征的表情识别概述 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基于人工特征的表情识别流程 | 第24页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第24-26页 |
| 2.2.3 分类识别 | 第26-27页 |
| 2.3 基于深度学习的表情识别概述 | 第27-34页 |
| 2.3.1 基于深度学习的表情识别流程 | 第27-28页 |
| 2.3.2 深度学习理论基础 | 第28-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于AR-WLD和分块相似度加权的遮挡表情识别 | 第35-48页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 WLD及AR-WLD特征提取 | 第36-38页 |
| 3.2.1 WLD | 第36-37页 |
| 3.2.2 AR-WLD | 第37-38页 |
| 3.3 分块相似度加权 | 第38-40页 |
| 3.3.1 不同子块相似度的度量 | 第39页 |
| 3.3.2 基于信息熵的权值获取 | 第39-40页 |
| 3.4 实验分析 | 第40-47页 |
| 3.4.1 遮挡表情图像模拟 | 第40-42页 |
| 3.4.2 表情识别实验描述 | 第42页 |
| 3.4.3 基于无遮挡表情图像的实验分析 | 第42-43页 |
| 3.4.4 基于部分遮挡表情图像的实验分析 | 第43-46页 |
| 3.4.5 基于自然表情图像的实验分析 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于AR-WLD差励图和卷积神经网络的人脸表情识别 | 第48-57页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 基于卷积神经网络的人脸表情识别 | 第49-53页 |
| 4.2.1 卷积神经网络 | 第49-52页 |
| 4.2.2 基于AR-WLD差励图和卷积神经网络的人脸表情识别 | 第52-53页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.3.1 数据集 | 第53-54页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第64-65页 |
