| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题提出的背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·基于决策树分类算法的表情识别研究存在的问题 | 第10-13页 |
| 第二章 决策树C4.5 分类器基本理论 | 第13-17页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·C4.5 算法基本知识 | 第13-16页 |
| ·C4.5 算法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·C4.5 算法的表情识别分类过程 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 面部表情混合特征提取及特征数据规范化处理研究 | 第17-37页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·表情图像预处理 | 第18-20页 |
| ·基于混合特征的表情特征提取 | 第20-26页 |
| ·表情图像的基本几何特征提取 | 第20-21页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第21-25页 |
| ·图像的Hu不变矩特征提取 | 第25-26页 |
| ·基于Fisher特征选择的特征提取 | 第26-28页 |
| ·基于特征直方图的样本数据规范化处理 | 第28-32页 |
| ·基于均匀量化的特征规范化处理 | 第29-30页 |
| ·基于特征直方图的样本数据规范化处理 | 第30-32页 |
| ·实验描述及结果分析 | 第32-36页 |
| ·实验描述 | 第33-34页 |
| ·结果分析 | 第34-36页 |
| ·本章小节 | 第36-37页 |
| 第四章 基于洛必达法则的改进型C4.5 决策树与后剪枝算法研究 | 第37-46页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·基于洛必达法则的改进型C4.5 算法 | 第37-39页 |
| ·决策树后剪枝算法在表情识别中的应用 | 第39-42页 |
| ·错误率降低剪枝法 | 第40页 |
| ·悲观剪枝法 | 第40-41页 |
| ·最小误差剪枝法 | 第41-42页 |
| ·实验描述及结果分析 | 第42-45页 |
| ·实验描述 | 第42-43页 |
| ·结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于改进型C4.5 决策树分类算法在遮挡表情识别中的应用 | 第46-50页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·实验描述及结果分析 | 第47-48页 |
| ·实验描述 | 第47-48页 |
| ·结果分析 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第六章 全文总结 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第59页 |
