| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·面部表情识别概述 | 第9-11页 |
| ·相似的面部表情 | 第9页 |
| ·面部表情识别编码 | 第9-11页 |
| ·面部表情识别意义与发展 | 第11-14页 |
| ·面部表情识别的研究意义及应用 | 第11-13页 |
| ·面部表情识别的发展趋势 | 第13-14页 |
| ·重要的表情数据库 | 第14-16页 |
| ·所面临的问题 | 第16-17页 |
| ·本文主要工作内容 | 第17页 |
| ·论文大纲 | 第17-19页 |
| 第二章 理论研究框架基础 | 第19-33页 |
| ·表情识别的基本框架 | 第19-22页 |
| ·表情图像获取 | 第19-20页 |
| ·面部图像规范化 | 第20页 |
| ·面部特征提取 | 第20-22页 |
| ·面部表情分类 | 第22页 |
| ·Gabor 特征提取技术 | 第22-24页 |
| ·小波变换原理 | 第22-23页 |
| ·Gabor 小波基本理论 | 第23-24页 |
| ·AdaBoost 分类算法 | 第24-26页 |
| ·SVM 分类器 | 第26-32页 |
| ·统计学习理论 | 第27-29页 |
| ·支持向量机 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于 LBP 曲波特征提取的表情识别 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·局部二值模式 | 第33-34页 |
| ·方法流图 | 第34-35页 |
| ·曲波变换 | 第35-38页 |
| ·曲波实验结论 | 第38-40页 |
| ·日本表情库 | 第38-39页 |
| ·Cohn-Kanade 数据库 | 第39-40页 |
| ·实验比较 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于 Semi-BSVMs 分类的表情识别 | 第41-53页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·Semi-SVM 的损失函数及其属性 | 第41-42页 |
| ·Semi-BSVM 分类器模型构建 | 第42-46页 |
| ·有关算法 | 第46-49页 |
| ·实验结论 | 第49-51页 |
| ·实验过程 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·不足与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |