| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-18页 |
| ·人脸检测研究现状 | 第14-15页 |
| ·表情识别研究现状 | 第15-17页 |
| ·常用的人脸表情库 | 第17页 |
| ·表情识别的挑战 | 第17-18页 |
| ·本文的研究工作及组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 Adaboost人脸、眼睛检测与预处理 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·Adaboost人脸检测 | 第20-31页 |
| ·Haar-Like特征与积分图 | 第21-25页 |
| ·基于Adaboost训练算法 | 第25-26页 |
| ·级联分类器 | 第26-27页 |
| ·基于Adaboost人脸检测实验 | 第27-30页 |
| ·基于Adaboost眼睛检测实验 | 第30-31页 |
| ·预处理 | 第31-34页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第31页 |
| ·图像旋转 | 第31-32页 |
| ·图像剪裁与缩放 | 第32-33页 |
| ·图像直方图均衡化 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 Log-Gabor表情特征提取及降维 | 第35-54页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·小波理论 | 第35-36页 |
| ·Gabor小波提取表情特征 | 第36-39页 |
| ·Gabor小波 | 第36-39页 |
| ·Gabor表情特征 | 第39页 |
| ·Log-Gabor提取表情特征 | 第39-44页 |
| ·Log-Gabor小波 | 第39-42页 |
| ·Log-Gabor表情特征 | 第42-44页 |
| ·特征降维 | 第44-48页 |
| ·统计采样降维 | 第45-46页 |
| ·主成分分析法 | 第46-48页 |
| ·基于Log-Gabor特征的统计采样有效性验证实验 | 第48-53页 |
| ·基于JAFFE表情库的验证实验 | 第48-51页 |
| ·基于ORL表情库的验证实验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 基于SVM的表情分类 | 第54-71页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·SVM基本理论 | 第54-60页 |
| ·线性可分情况 | 第54-57页 |
| ·线性不可分情况 | 第57-58页 |
| ·非线性可分情况 | 第58-59页 |
| ·基于SVM表情分类 | 第59-60页 |
| ·表情识别仿真实验及分析 | 第60-70页 |
| ·实验验方案设计 | 第60-61页 |
| ·实验模型选择 | 第61页 |
| ·实验流程设计 | 第61-63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-69页 |
| ·简易识别系统设计 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第79页 |