| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·相关领域研究及应用 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容及主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 人脸表情识别技术的发展及研究现状 | 第15-23页 |
| ·人脸表情识别技术研究状况 | 第15-17页 |
| ·人脸表情识别研究的主要内容 | 第17页 |
| ·人脸检测方法 | 第17-18页 |
| ·特征提取方法 | 第18-20页 |
| ·表情分类方法 | 第20-21页 |
| ·细微表情识别 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于Gabor小波变换、2D-DCT与AAM的特征提取方法 | 第23-36页 |
| ·Gabor小波变换 | 第23-27页 |
| ·Gabor小波变换的基本原理 | 第23-25页 |
| ·表情图像的网格化与Gabor小波变换 | 第25-27页 |
| ·离散余弦变换 | 第27-30页 |
| ·主动表观模型 | 第30-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于多特征分类集成的表情识别方法 | 第36-52页 |
| ·分类集成概述 | 第36-39页 |
| 4 1.1 多分类器集成研究的产生和现状 | 第36页 |
| ·多分类器集成的基本概念 | 第36-38页 |
| ·多分类器集成的组织结构 | 第38-39页 |
| ·人脸检测与图像预处理 | 第39-41页 |
| ·多特征提取 | 第41-43页 |
| ·基于Gabor小波变换的眼睛及眉毛区域特征提取 | 第41-42页 |
| ·基于2D-DCT的鼻子区域特征提取 | 第42页 |
| ·基于AAM的嘴巴区域特征提取 | 第42-43页 |
| ·基于分类集成的表情识别方法 | 第43-51页 |
| ·多特征投票法 | 第43-44页 |
| ·隐马尔可夫模型分类器设计 | 第44-49页 |
| ·基于分类集成的人脸表情识别算法 | 第49-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第五章 分级分类的图像序列细微表情识别方法 | 第52-59页 |
| ·细微表情的划分与表情库的建立 | 第52-55页 |
| ·图像序列的拍摄 | 第52-53页 |
| ·图像序列数据的有效性分析 | 第53-55页 |
| ·细微表情的特征获取 | 第55页 |
| ·细微表情的分级分类方法 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 表情识别原型系统的设计与实现 | 第59-70页 |
| ·面向对象、UML和设计模式 | 第59-60页 |
| ·系统的功能分析 | 第60页 |
| ·核心类的设计与实现 | 第60-66页 |
| ·图像处理基本类的设计 | 第61-62页 |
| ·Gabor小波变换类的设计 | 第62-63页 |
| ·DCT类的设计 | 第63-64页 |
| ·AAM类的设计 | 第64-65页 |
| ·HMM类的设计 | 第65-66页 |
| ·基于多特征分类集成的表情识别原型子系统实现 | 第66-68页 |
| ·基于分级分类的细微表情识别原型子系统实现 | 第68-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第七章 结束语 | 第70-72页 |
| ·工作总结 | 第70页 |
| ·下一步工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 发表文章 | 第78页 |