| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外相关技术发展现状 | 第9-13页 |
| ·子空间特征提取算法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·表情分类方法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-15页 |
| ·本文内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 表情图像的预处理 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·表情数据库 | 第15-17页 |
| ·表情图像的预处理 | 第17-22页 |
| ·几何归一化 | 第18-21页 |
| ·灰度归一化 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 表情图像的特征提取 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·人脸特征的基本概念 | 第24-25页 |
| ·人脸面部结构 | 第25-28页 |
| ·面部肌肉结构 | 第25-26页 |
| ·面部动作编码系统（Facial Action Coding System） | 第26-28页 |
| ·表情特征提取 | 第28-39页 |
| ·Gabor 小波变换 | 第30-33页 |
| ·主成分分析(Principal Component Analysis,PCA) | 第33-35页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithm） | 第35-38页 |
| ·本文所用的特征提取方法小结 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 人脸表情分类 | 第41-48页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·基于最近邻方法的表情识别 | 第41-42页 |
| ·实验过程及分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 系统的实现与评测 | 第48-52页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·系统设计与实现 | 第48-49页 |
| ·系统构架结构 | 第48页 |
| ·系统主要模块的设计与实现 | 第48-49页 |
| ·系统的实现及结果展示 | 第49-51页 |
| ·评测方案 | 第49-50页 |
| ·评测结果的分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 总结 | 第52页 |
| 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59页 |