| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 选题的意义与应用前景 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 表情识别系统流程及方法概述 | 第17-21页 |
| 1.4 表情识别研究中存在的问题及难点 | 第21页 |
| 1.5 人脸表情数据库 | 第21-22页 |
| 1.6 本文的主要内容及结构安排 | 第22-25页 |
| 1.6.1 本文的主要内容 | 第23页 |
| 1.6.2 本文的结构安排 | 第23-25页 |
| 第二章 基于加权WLD和HOG的人脸表情识别 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 纹理和形状特征的提取方法 | 第26-28页 |
| 2.2.1 韦伯局部特征 | 第26-27页 |
| 2.2.2 梯度方向直方图 | 第27-28页 |
| 2.3 加权融合WLD和HOG的表情识别 | 第28-31页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 D-S证据理论融合PWLD的人脸表情识别 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 PWLD的特征提取方法 | 第36-38页 |
| 3.3 基于PWLD和D-S理论的表情识别 | 第38-40页 |
| 3.3.1 D-S证据理论 | 第38页 |
| 3.3.2 基本概率分配函数的构造 | 第38-39页 |
| 3.3.3 联合规则及决策判断 | 第39-40页 |
| 3.3.4 基于PWLD和D-S理论的表情识别方法 | 第40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-44页 |
| 3.4.1 本章方法的实验结果及分析 | 第41-42页 |
| 3.4.2 不同算法的性能比较 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 结合全局和局部特征的遮挡人脸表情识别 | 第45-57页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 遮挡图像的检测与重构 | 第46-49页 |
| 4.2.1 信息熵 | 第47-48页 |
| 4.2.2 基于PCA的遮挡区域重构 | 第48-49页 |
| 4.3 分块特征提取 | 第49-50页 |
| 4.4 D-S证据融合局部和全局特征的表情识别 | 第50-52页 |
| 4.4.1 基本概率分配函数的获取 | 第50-51页 |
| 4.4.2 相似块求和方法 | 第51页 |
| 4.4.3 本章方法 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 4.5.1 模拟遮挡条件下的实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 4.5.2 不同方法的性能比较 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文研究与应用总结 | 第57-58页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第63-64页 |