| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要组织框架 | 第13-15页 |
| 第2章 视频表情图像预处理和人脸检测 | 第15-26页 |
| 2.1 SAVEE视觉语音情感数据库 | 第15-16页 |
| 2.2 人脸图像预处理 | 第16-19页 |
| 2.2.1 直方图均衡化 | 第16-17页 |
| 2.2.2 自适应光照补偿 | 第17-19页 |
| 2.3 人脸检测 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于Viola-Jones的人脸检测 | 第19-21页 |
| 2.3.2 基于Zhu-Ramana模型人脸检测 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于Viola-Jones模型和Zhu-Ramana模型的联合检测框架 | 第23-24页 |
| 2.4 几何归一化 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人脸表情特征和语音情感特征提取 | 第26-48页 |
| 3.1 基于BOW模型的人脸表情图像集合表示 | 第26-33页 |
| 3.1.1 图像的BOW模型 | 第27-28页 |
| 3.1.2 Dense SIFT特征提取 | 第28-31页 |
| 3.1.3 K-means聚类 | 第31-32页 |
| 3.1.4 BOW集合表示的局限性 | 第32-33页 |
| 3.2 空间金字塔匹配 | 第33-34页 |
| 3.3 局部约束线性编码 | 第34-36页 |
| 3.3.1 矢量量化编码 | 第34页 |
| 3.3.2 稀疏编码 | 第34-35页 |
| 3.3.3 LLC编码 | 第35-36页 |
| 3.4 基于人脸表情特征的情感识别 | 第36-39页 |
| 3.4.1 基于人脸表情特征情感识别框架 | 第36-37页 |
| 3.4.2 人脸表情情感特征参数选择与识别结果分析 | 第37-39页 |
| 3.5 语音情感特征提取 | 第39-47页 |
| 3.5.1 语音情感信号的预处理 | 第40-43页 |
| 3.5.2 MFCC特征提取 | 第43-44页 |
| 3.5.3 LPCC特征提取 | 第44-46页 |
| 3.5.4 基于语音特征情感识别及分析 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 融合人脸表情与语音特征的情感识别 | 第48-54页 |
| 4.1 串行融合算法 | 第48-49页 |
| 4.2 典型相关分析CCA | 第49-51页 |
| 4.3 基于CCA的人脸表情特征与语音情感特征融合的情感识别 | 第51-53页 |
| 4.3.1 基于人脸表情特征与语音情感特征融合的情感识别方法框架 | 第51页 |
| 4.3.2 实验系统的构建 | 第51页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于改进典型相关分析CCA的情感识别 | 第54-68页 |
| 5.1 混合概率典型相关分析MPCCA | 第54-57页 |
| 5.1.1 混合概率典型相关分析MPCCA概述 | 第54-56页 |
| 5.1.2 EM算法求解MPCCA | 第56-57页 |
| 5.2 线性判别分析LDA | 第57-61页 |
| 5.3.1 二分类线性判别分析 | 第58-59页 |
| 5.3.2 二分类线性判别分析 | 第59-61页 |
| 5.3 混合判别概率典型相关分析MDPCCA | 第61-63页 |
| 5.4 实验仿真与结果分析 | 第63-65页 |
| 5.5 原型系统的设计与实现 | 第65-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
