| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-11页 |
| 插图清单 | 第11-12页 |
| 表格清单 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·人脸表情识别研究的背景及意义 | 第13-16页 |
| ·国内外人脸表情识别的现状 | 第14页 |
| ·人脸表情库的发展现状 | 第14-15页 |
| ·人脸表情识别的研究难点 | 第15-16页 |
| ·人脸表情识别的常用方法 | 第16-18页 |
| ·表情特征提取的主要方法 | 第16-17页 |
| ·表情特征分类的方法 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 人脸表情图像预处理 | 第20-27页 |
| ·表情图像灰度规范化 | 第20-21页 |
| ·基于灰度积分投影的面部特征点定位 | 第21-23页 |
| ·积分投影的概念 | 第21页 |
| ·面部特征点的定位 | 第21-23页 |
| ·表情图像的几何规范化 | 第23-25页 |
| ·面部特征区域的划分 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于 WMCBP-WWEF 的人脸表情识别 | 第27-39页 |
| ·基于小波的 MCBP 特征提取 | 第27-34页 |
| ·小波变换理论 | 第27-29页 |
| ·多尺度分析 | 第29-30页 |
| ·中心化二值模式 | 第30-33页 |
| ·基于小波的 MCBP 特征 | 第33-34页 |
| ·加权的小波能量特征 | 第34-36页 |
| ·小波能量特征 | 第34-35页 |
| ·加权的小波能量特征 | 第35-36页 |
| ·基于小波 MCBP 和小波能量特征的表情识别 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析比较 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于随机森林的人脸表情特征分类 | 第39-51页 |
| ·多分类器集成技术介绍 | 第40-41页 |
| ·数据分类 | 第40页 |
| ·分类器集成 | 第40-41页 |
| ·决策树算法简介 | 第41-44页 |
| ·决策树概述 | 第41-42页 |
| ·决策树常用算法 | 第42-44页 |
| ·随机森林 | 第44-46页 |
| ·随机森林定义 | 第44页 |
| ·随机森林原理 | 第44-46页 |
| ·随机森林的泛化误差 | 第46页 |
| ·基于随机森林的表情分类模型 | 第46-50页 |
| ·模型参数的讨论 | 第46-48页 |
| ·实验结果与分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第57-58页 |