| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第13-15页 |
| ·模式识别与计算机视觉技术概论 | 第15-18页 |
| ·模式识别及相关理论 | 第15-17页 |
| ·计算机视觉简介 | 第17-18页 |
| ·人脸表情识别系统 | 第18-22页 |
| ·表情识别系统简介 | 第18-21页 |
| ·发展现状及前景 | 第21-22页 |
| ·论文结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 人脸表情识别基础理论 | 第23-37页 |
| ·人脸表情数据库简介 | 第23-27页 |
| ·表情识别系统中的人脸检测与定位 | 第27-31页 |
| ·基于模板匹配的人脸检测和定位方法 | 第27-28页 |
| ·基于特征不变的人脸检测和定位方法 | 第28-29页 |
| ·基于先验知识的人脸检测和定位方法 | 第29-30页 |
| ·基于外观的人脸检测和定位方法 | 第30-31页 |
| ·表情特征的提取 | 第31-34页 |
| ·基于静态图像的表情特征提取方法 | 第31-33页 |
| ·基于动态图像序列的表情特征提取方法 | 第33-34页 |
| ·表情分类算法 | 第34-37页 |
| ·线性分类器 | 第34页 |
| ·人工神经网络分类器 | 第34-35页 |
| ·支持向量机分类器 | 第35-36页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第36-37页 |
| 第三章 基于双向2DPCA与PSO的表情识别方法 | 第37-49页 |
| ·2D-Gabor小波变换 | 第38-40页 |
| ·主成分分析 | 第40-44页 |
| ·1D-PCA | 第41-42页 |
| ·2D-PCA | 第42-43页 |
| ·双向2D-PCA | 第43-44页 |
| ·粒子群优化算法优化表情特征 | 第44-45页 |
| ·最近邻表情分类方法 | 第45页 |
| ·验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·交叉验证方法 | 第46页 |
| ·仿真实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于2DLDA与改进PSO的人脸表情识别算法 | 第49-58页 |
| ·Contourlet小波变换 | 第50-52页 |
| ·LDA和2DLDA降维与特征提取方法 | 第52-54页 |
| ·LDA变换 | 第52-53页 |
| ·2DLDA变换 | 第53-54页 |
| ·改进的PSO算法 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-57页 |
| ·实验一 | 第55-56页 |
| ·实验二 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |