| Abstract | 第6-11页 |
| 摘要 | 第12-20页 |
| Table of Contents | 第20-22页 |
| List of Tables | 第22-23页 |
| List of Figures | 第23-25页 |
| CHAPTER 1 INTRODUCTION | 第25-50页 |
| 1.1 MACHINE ANALYSIS OF FACIAL EXPRESSIONS | 第25-29页 |
| 1.2 AFFECTIE COMMUNICATION | 第29-31页 |
| 1.3 FACIAL EXPRESSIONS | 第31-34页 |
| 1.4 CLASSES OF FACIAL EXPRESSIONS | 第34-35页 |
| 1.5 CHALLENGES OF FACIAL EXPRESSION RECOGNITION SYSTEMS | 第35-38页 |
| 1.6 APPLICATIONS OF FACIAL EXPRESSION TECHNOLOGY | 第38-42页 |
| 1.7 RESEARCH MOTIVATION | 第42-44页 |
| 1.8 STATEMENTOF PROBLEM AND RESEARCH OBJECTIVES | 第44-46页 |
| 1.9 CONTRIBUTIONS OF THIS WORK | 第46-48页 |
| 1.10 ORGANIZATION OF THE DISSERTATION | 第48-50页 |
| CHAPTER 2 BACKGROUND AND LITERATURE REVIEW | 第50-75页 |
| 2.1 INTRODUCTION | 第50页 |
| 2.2 PROBLEM SPACE AND STATE OF THE ART | 第50-52页 |
| 2.3 FACIAL EXPRESSION LEVEL DESCRIPTION | 第52-58页 |
| 2.3.1 Facial Action Coding Systems | 第53-56页 |
| 2.3.2 Prototypic Emotion Expressions | 第56-58页 |
| 2.4 AUTOMATIC FACIAL EXPRESSION ANALYSIS FRAMEWORK | 第58-63页 |
| 2.4.1 Image Acquisition and Preprocessing | 第59页 |
| 2.4.2 Image Acquisition and Face detection | 第59-62页 |
| 2.4.3 Face Alignment | 第62页 |
| 2.4.4 Enhancement | 第62-63页 |
| 2.5 FEATURE EXTRACTION AND REPRESENTATION | 第63-68页 |
| 2.6 CLASSIFICATION | 第68页 |
| 2.7 DATABASE | 第68-73页 |
| 2.8 SUMMARY | 第73-75页 |
| CHAPTER 3 FACIAL REPRESENTATION AND FEATURE EXTRACTION | 第75-129页 |
| 3.1 INTRODUCTION | 第75页 |
| 3.2 PREPROCESSING AND FEATURE ENHANCEMENTS | 第75-85页 |
| 3.2.1 Enhancement Based on Filtered Backprojection | 第79-81页 |
| 3.2.2 Enhancements Based on Morphological Transforms | 第81-85页 |
| 3.3 SEGMENTATION BASED ON SHAPE KNOWLEDGE | 第85-94页 |
| 3.4 MODELLING SHAPE WITH ATIVE APPEARANCE MODEL | 第94-100页 |
| 3.5 TEXTURE ANALYSIS BASED ON WAVELET TRANSFORM | 第100-109页 |
| 3.6 ANALYSIS BASED ON WAVELET LIFTING SCHEME(WLS) | 第109-113页 |
| 3.7 DISCRETE COSINETRANSFORM(DCT) | 第113-114页 |
| 3.8 2-DIMENSION DISCRETE COSINE TRANSFORM | 第114-116页 |
| 3.9 CLASSIFICATION OF SHAPE AND IMAGE TEXTURE | 第116-127页 |
| 3.9.1 The Back Probagation Algorithm | 第117-124页 |
| 3.9.2 Learning Performance | 第124-126页 |
| 3.9.3 Testing | 第126-127页 |
| 3.10 SUMMARY | 第127-129页 |
| CHAPTER 4 FACIAL SEGMENTATION APPROACH | 第129-139页 |
| 4.1 INTRODUCTION | 第129页 |
| 4.2 DATA ACQUISITION AND REPRESENTATION | 第129-136页 |
| 4.3 RESULTS AND DISCUSSION | 第136-137页 |
| 4.4 SUMMARY | 第137-139页 |
| CHAPTER 5 TEXTURE ANALYSIS BASED ON FILTERED BACKPROJECTION | 第139-159页 |
| 5.1 INTRODUCTION | 第139页 |
| 5.2 DATA ACQUISITION AND REPRESENTATION | 第139-144页 |
| 5.3 RESULTS AND DISCUSSION | 第144-149页 |
| 5.3.1 Effecf of Number of Radon Projections | 第145-146页 |
| 5.3.2 Effect of Morphological Processing | 第146-148页 |
| 5.3.3 Performance of DWT Approach | 第148-149页 |
| 5.4 FILTERED BACK PROJECTION IN DCT-PCA DOMAIN | 第149-151页 |
| 5.5 RESULTS AND DISCUSSION | 第151-157页 |
| 5.5.1 Effect of Radon Projections on Expression Recognition | 第152-153页 |
| 5.5.2 Effect of enhancement on expression recognition | 第153-155页 |
| 5.5.3 Testing the performance of PCA approach | 第155-156页 |
| 5.5.4 Testing the performance of DCT approach | 第156-157页 |
| 5.6 SUMMARY | 第157-159页 |
| CHAPTER 6 TEXTURE ANALYSIS BASED ON LIFTING SCHEME | 第159-168页 |
| 6.1 INTRODUCTION | 第159页 |
| 6.2 DATA ACQUISITION AND REPRESENTATION | 第159-162页 |
| 6.3 RESULTS AND DISSCUSION | 第162-166页 |
| 6.3.1 Testing the performance of Daubechies wavelet schemes | 第162-164页 |
| 6.3.2 Testing the performance of LWT-PCA approach | 第164-165页 |
| 6.3.3 Testing the performance of DWT-PCA | 第165页 |
| 6.3.4 Testing the performance of PCA approach | 第165-166页 |
| 6.3.5 Testing the robustness to zero mean white noise | 第166页 |
| 6.4 SUMMARY | 第166-168页 |
| CHAPTER 7 CONCLUSION AND FUTURE WORKS | 第168-173页 |
| 7.1 FUTURE WORK | 第170-173页 |
| References | 第173-186页 |
| Acknowledgement | 第186-187页 |
| Publications | 第187页 |
