| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·研究难点及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本文结构安排及主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 人脸表情综述 | 第12-18页 |
| ·人脸定位与检测 | 第12-13页 |
| ·特征提取方法简介 | 第13-16页 |
| ·表情分类方法简介 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 人脸检测及图像预处理 | 第18-25页 |
| ·人脸检测 | 第18-21页 |
| ·图像预处理 | 第21-25页 |
| ·图像尺寸归一化 | 第22-23页 |
| ·图像去噪 | 第23页 |
| ·图像灰度均衡化 | 第23-25页 |
| 第四章 基于双向二维主成分分析和 Fisher 线性判别的特征提取 | 第25-30页 |
| ·基于主成分分析的特征提取及其扩展 | 第25-26页 |
| ·基于主成分分析的人脸特征提取 | 第25-26页 |
| ·基于二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征提取 | 第26页 |
| ·双向二维主成分分析发(BDPCA) | 第26页 |
| ·Fisher 线性判别分析 | 第26-28页 |
| ·二类 FLD 算法 | 第27-28页 |
| ·多类 FLD 算法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第五章 基于支持向量机的表情分类 | 第30-45页 |
| ·线性可分的情况 | 第30-34页 |
| ·线性不可分的情况 | 第34-37页 |
| ·需要核函数映射的情况 | 第37-40页 |
| ·非线性映射 | 第37-38页 |
| ·核函数（Kernel） | 第38-40页 |
| ·推广至多类 | 第40-41页 |
| ·一对多的最大响应策略(one against all) | 第40页 |
| ·一对一的投票策略(one against one with voting) | 第40页 |
| ·有向无环图(DirectedAcyclic Graph) | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-45页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第45-47页 |
| ·工作总结 | 第45-46页 |
| ·工作展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
