| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·人脸表情识别的研究现状 | 第9-12页 |
| ·人脸表情识别的系统概述 | 第12-13页 |
| ·人脸表情数据库介绍 | 第13-15页 |
| ·本论文的主要工作与结构安排 | 第15-18页 |
| ·本论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 人脸检测与图像预处理 | 第18-27页 |
| ·人脸检测 | 第18-22页 |
| ·人脸检测简述 | 第18页 |
| ·基于Adaboost 的人脸检测算法 | 第18-22页 |
| ·检测结果 | 第22页 |
| ·图像预处理 | 第22-26页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第22-23页 |
| ·尺度归一化 | 第23-24页 |
| ·灰度均衡化 | 第24-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 利用主动外观模型(AAM) 进行人脸图像的特征提取 | 第27-38页 |
| ·特征提取的意义 | 第27-28页 |
| ·AAM 概述 | 第28页 |
| ·AAM 的发展过程 | 第28-30页 |
| ·AAM 的模型建立 | 第30-34页 |
| ·形状(Shape) 建模 | 第30-31页 |
| ·纹理(Texture) 建模 | 第31-34页 |
| ·外观(Appearance) 建模 | 第34页 |
| ·AAM 模型实例的生成 | 第34页 |
| ·AAM 的拟合计算 | 第34-36页 |
| ·AAM 拟合计算的意义、目的和方法 | 第34-36页 |
| ·一些AAM 拟合算法简介 | 第36页 |
| ·实验 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第四章 表情识别建模 | 第38-50页 |
| ·概述 | 第38-39页 |
| ·AU 与人脸表情之间的联系 | 第39-42页 |
| ·面部运动编码系统（Facial Action Coding System，FACS） | 第39-40页 |
| ·利用AU 对表情建模 | 第40-42页 |
| ·从第一层（脸部特征层）到第二层（AU 层） | 第42-44页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·从第二层（AU 层）到第三层（表情层） | 第44-49页 |
| ·贝叶斯网络 | 第45-46页 |
| ·贝叶斯网络分类器的学习与推理 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·论文总结 | 第50页 |
| ·工作展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第59-62页 |