| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·面部表情识别系统的总体结构 | 第8-10页 |
| ·人脸表情识别中的难点 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第11-14页 |
| 第二章 表情识别研究综述 | 第14-26页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·情绪理论研究 | 第14-17页 |
| ·情绪研究的发展历史 | 第14-16页 |
| ·情绪与表情的关系 | 第16页 |
| ·表情的分类 | 第16-17页 |
| ·人脸表情识别国内外研究情况 | 第17-20页 |
| ·人脸表情识别的主要方法 | 第20-25页 |
| ·基于子空间变换的方法 | 第20-22页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第22-24页 |
| ·基于模型的方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 表情图像数据库及其基准点定位 | 第26-31页 |
| ·人脸表情数据库介绍 | 第26-27页 |
| ·实验使用表情图像数据库 | 第27-28页 |
| ·面部表情的特点 | 第28-29页 |
| ·基准点定位 | 第29-31页 |
| 第四章 基于GABOR 小波变换的脸部表情特征提取 | 第31-42页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·小波理论与GABOR 变换 | 第31-38页 |
| ·小波变换与多分辨率分析 | 第32-35页 |
| ·Gabor 变换 | 第35-38页 |
| ·GABOR 滤波族的选择 | 第38-40页 |
| ·脸部表情特征提取 | 第40-42页 |
| 第五章 基于高斯混合模型的表情识别 | 第42-58页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于GMM 的面部表情识别 | 第42-50页 |
| ·有限混合模型的定义 | 第43-44页 |
| ·高斯混合模型 | 第44-46页 |
| ·EM 算法 | 第46-48页 |
| ·基于GMM 的面部表情识别 | 第48-50页 |
| ·基于 SVM 的面部表情识别 | 第50-56页 |
| ·统计学习理论概述 | 第50-52页 |
| ·基于SVM 的面部表情识别 | 第52-56页 |
| ·实验结果比较及分析 | 第56-58页 |
| 第六章 总结及展望 | 第58-61页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·进一步工作 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |