| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| ·课题来源和研究意义以及应用 | 第10-11页 |
| ·人脸表情的内容和分类 | 第11-14页 |
| ·人脸表情识别的研究现状 | 第14-17页 |
| ·人脸表情识别中的难点 | 第17-18页 |
| ·论文的内容和结构安排 | 第18-21页 |
| 第二章 人脸检测和表情图像的预处理 | 第21-33页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·人脸检测技术 | 第21-23页 |
| ·人脸表情图像的归一化 | 第23-29页 |
| ·几何归一化 | 第23-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-29页 |
| ·本文中用到的人脸表情数据库简介 | 第29-32页 |
| ·日本的JAFFE表情数据库 | 第29-30页 |
| ·CED-WYU(1.0)数据库 | 第30-31页 |
| ·归一化处理后的图像效果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 表情图像大小与特征维数选取的研究 | 第33-44页 |
| ·前言 | 第33页 |
| ·PCA算法 | 第33-36页 |
| ·图像大小和特征维数研究实验环境 | 第36-37页 |
| ·图像大小和特征维数实验及结果分析 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于Hopfield网调整后的表情识别 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·Hopfield网络 | 第44-46页 |
| ·Fisher线性判别分类器 | 第46-49页 |
| ·基于Hopfield网调整后的表情识别 | 第49-52页 |
| ·表情识别的流程 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于整体识别和局部识别的融合 | 第53-61页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·信息融合 | 第53-55页 |
| ·信息融合的基本理论 | 第53-54页 |
| ·信息融合的层次结构 | 第54-55页 |
| ·多分类器组合方法融合 | 第55-56页 |
| ·积结合方法融合 | 第55页 |
| ·Dempster-Shafter(D-S)多分类器融合 | 第55-56页 |
| ·基于整体识别和局部识别融合的表情识别 | 第56-60页 |
| ·表情融合识别流程 | 第57-58页 |
| ·表情融合识别实验 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |