| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-17页 |
| 第二章 近红外人脸表情数据库介绍和预处理 | 第17-25页 |
| 2.1 数据库介绍 | 第17-18页 |
| 2.2 预处理过程 | 第18-25页 |
| 2.2.1 人脸关键点检测 | 第19-20页 |
| 2.2.2 人脸校正 | 第20-21页 |
| 2.2.3 人脸裁剪 | 第21-22页 |
| 2.2.4 灰度、尺寸和帧数归一化 | 第22-23页 |
| 2.2.5 数据增强 | 第23-25页 |
| 第三章 三通道三维卷积神经网络的建立 | 第25-41页 |
| 3.1 深度学习 | 第25-31页 |
| 3.1.1 感知器算法 | 第25-28页 |
| 3.1.2 传统神经网络 | 第28-30页 |
| 3.1.3 深度神经网络 | 第30-31页 |
| 3.2 卷积神经网络的基本原理 | 第31-35页 |
| 3.2.1 二维卷积神经网络 | 第31-34页 |
| 3.2.2 三维卷积神经网络 | 第34-35页 |
| 3.3 三通道三维卷积神经网络的建立 | 第35-41页 |
| 3.3.1 全局网络(GlobalNetwork) | 第36-37页 |
| 3.3.2 局部网络(LocalNetwork) | 第37-39页 |
| 3.3.3 全局和局部网络的融合 | 第39-41页 |
| 第四章 实验测试与结果分析 | 第41-49页 |
| 4.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 4.2 实验结果与结果分析 | 第42-49页 |
| 4.2.1 不同融合方式和结构的对比 | 第42-43页 |
| 4.2.2 网络内部对比 | 第43-44页 |
| 4.2.3 NIRExpNet和全局网络的混淆矩阵 | 第44-46页 |
| 4.2.4 NIRExpNet和先进算法的对比 | 第46-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 论文总结 | 第49页 |
| 5.2 论文展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士期间已发表的学术论文 | 第59-61页 |
| 攻读硕士期间参加的科研项目 | 第61页 |