| 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13-24页 |
| ·人脸表情识别技术简介 | 第13-19页 |
| ·人脸表情识别的发展背景 | 第13-15页 |
| ·人脸表情识别研究的挑战性 | 第15页 |
| ·目前的研究中存在的问题及发展方向 | 第15-19页 |
| ·人脸表情数据库纵览 | 第19-21页 |
| ·研究的目的和意义 | 第21-23页 |
| ·本文结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 人脸表情识别相关技术综述 | 第24-38页 |
| ·概述 | 第24页 |
| ·图片获取与预处理 | 第24-26页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第25页 |
| ·基于知识建模的人脸检测方法 | 第25-26页 |
| ·特征提取 | 第26-32页 |
| ·目前主要的几类表情特征提取方法 | 第26-27页 |
| ·几何特征 | 第27-30页 |
| ·统计特征 | 第30-31页 |
| ·频率域特征 | 第31-32页 |
| ·运动特征 | 第32页 |
| ·分类算法 | 第32-38页 |
| 第三章 基于小波分析与Fisher线性判别分析的人脸表情识别 | 第38-49页 |
| ·小波分析和Fisher线性判别分析的理论基础 | 第38-44页 |
| ·小波分析 | 第38-40页 |
| ·Fisher线性判别分析 | 第40-42页 |
| ·k-近邻分类器 | 第42-44页 |
| ·小波分析与Fisher判别分析的融合 | 第44-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于小波能量特征的人脸表情识别 | 第49-54页 |
| ·小波能量特征 | 第49-50页 |
| ·基于小波能量特征和FLD的表情识别 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 已发表论文 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |