| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-42页 |
| ·研究背景、内容和意义 | 第16-22页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第18-20页 |
| ·研究意义与应用领域 | 第20-22页 |
| ·人脸检测概述 | 第22-28页 |
| ·国内外研究的现状 | 第22-23页 |
| ·人脸检测的主要技术方法 | 第23-26页 |
| ·人脸检测的难点 | 第26-27页 |
| ·人脸检测的发展方向 | 第27-28页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第28-35页 |
| ·国内外研究的现状 | 第28-29页 |
| ·人脸表情识别的主要技术方法 | 第29-33页 |
| ·人脸表情识别的难点 | 第33-34页 |
| ·人脸表情识别的发展方向 | 第34-35页 |
| ·主要人脸数据库 | 第35-40页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第40-42页 |
| ·本文研究内容 | 第40页 |
| ·论文的组织结构 | 第40-42页 |
| 第二章 多姿态人脸检测 | 第42-79页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·人脸特征检测 | 第43-48页 |
| ·肤色检测 | 第44-46页 |
| ·眼睛检测 | 第46-47页 |
| ·嘴巴检测 | 第47-48页 |
| ·Adaboost 算法 | 第48-54页 |
| ·Haar-Like 特征 | 第48-50页 |
| ·Adaboost 算法 | 第50-53页 |
| ·Adaboost 级联分类器 | 第53-54页 |
| ·支持向量机 | 第54-62页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第54-56页 |
| ·统计学习理论 | 第56-59页 |
| ·支持向量机 | 第59-62页 |
| ·相关向量机 | 第62-67页 |
| ·贝叶斯学习理论 | 第62-65页 |
| ·相关向量机 | 第65-67页 |
| ·多姿态人脸检测 | 第67-77页 |
| ·基于人脸特征和AdaBoost 的多姿态人脸检测 | 第67-71页 |
| ·基于人脸特征和支持向量机的多姿态人脸检测 | 第71-75页 |
| ·基于人脸特征和相关向量机的多姿态人脸检测 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第三章 基于Gabor 变换的人脸表情特征提取与降维 | 第79-99页 |
| ·引言 | 第79页 |
| ·二维Gabor 小波变换 | 第79-82页 |
| ·二维Gabor 小波函数 | 第79-81页 |
| ·二维Gabor 小波变换 | 第81-82页 |
| ·Gabor 人脸表情特征提取 | 第82-85页 |
| ·Gabor 滤波器组的设计 | 第82-84页 |
| ·Gabor 人脸表情特征提取 | 第84-85页 |
| ·Gabor 人脸表情特征降维 | 第85-96页 |
| ·选取人脸的主要表情区域 | 第86页 |
| ·局部非均匀采样 | 第86-89页 |
| ·DWT | 第89-92页 |
| ·DCT | 第92-96页 |
| ·基于DWT 和DCT 的局部非均匀Gabor 表情特征提取与降维 | 第96-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第四章 基于支持向量机与相关向量机的人脸表情识别 | 第99-115页 |
| ·引言 | 第99-100页 |
| ·多分类问题的描述 | 第100页 |
| ·多分类问题的解决方法 | 第100-107页 |
| ·一次性求解方法 | 第101页 |
| ·一对一方法 | 第101-102页 |
| ·有向无环图方法 | 第102-103页 |
| ·二叉树方法 | 第103-104页 |
| ·一对余方法 | 第104-105页 |
| ·二对二方法 | 第105-107页 |
| ·基于二对二支持向量机的表情分类 | 第107-113页 |
| ·基于二对二支持向量机的表情分类算法 | 第107-109页 |
| ·实验结果与分析 | 第109-113页 |
| ·基于二对二相关向量机的表情分类 | 第113-114页 |
| ·基于二对二相关向量机的表情分类算法 | 第113-114页 |
| ·实验结果与分析 | 第114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第五章 利用表情识别提高基于人脸识别的身份认证系统的防欺骗性 | 第115-131页 |
| ·引言 | 第115-116页 |
| ·常见基于生物特征识别的身份认证技术 | 第116-120页 |
| ·常见的活体检测技术 | 第120-122页 |
| ·人脸识别 | 第122-125页 |
| ·常见的人脸识别方法 | 第122-124页 |
| ·基于Gabor 变换的人脸识别算法 | 第124-125页 |
| ·结合表情识别与人脸识别的身份认证系统 | 第125-130页 |
| ·结合表情识别与人脸识别的身份认证系统算法 | 第125-129页 |
| ·实验结果与分析 | 第129-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 总结与展望 | 第131-134页 |
| 1. 本文工作总结 | 第131-133页 |
| 2. 后续研究工作展望 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-147页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第147-148页 |
| 致谢 | 第148页 |
