| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 综述 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第11-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的研究概况及论文章节组织 | 第15-19页 |
| 2 人脸区域检测算法研究 | 第19-30页 |
| 2.1 Haar-like特征的相关内容 | 第20-26页 |
| 2.2 AdaBoost框架模型 | 第26-28页 |
| 2.3 基于Haar-like特征的AdaBoost人脸检测算法结果分析 | 第28-30页 |
| 3 面部特征提取算法研究 | 第30-46页 |
| 3.1 经典ASM方法介绍 | 第32-39页 |
| 3.2 基于点对比较特征的决策树面部关键点定位算法 | 第39-43页 |
| 3.3 面部关键点定位算法结果分析 | 第43-46页 |
| 4 人脸表情分类算法研究 | 第46-61页 |
| 4.1 基础理论准备 | 第48-56页 |
| 4.2 第一级分类器——面部运动单元识别模型 | 第56-58页 |
| 4.3 第二级分类器——表情判别模型 | 第58-59页 |
| 4.4 人脸表情识别系统性能测试 | 第59-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 成果总结 | 第61-62页 |
| 5.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录 攻读学位期间发表论文目录 | 第70页 |