| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 表情识别的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 算法综述 | 第16-26页 |
| 2.1 人脸特征点检测 | 第16-21页 |
| 2.1.1 主动形状模型 | 第16-19页 |
| 2.1.2 Explicit Shape Regression | 第19-21页 |
| 2.2 表情识别算法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于表观特征和SVM的表情识别 | 第22-24页 |
| 2.2.2 视频序列中的动态表情识别 | 第24页 |
| 2.2.3 基于深度学习的表情识别 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 特征点检测 | 第26-40页 |
| 3.1 线性回归框架 | 第26-27页 |
| 3.2 基于LBF特征的人脸对齐 | 第27-34页 |
| 3.2.1 LBF特征 | 第27-32页 |
| 3.2.2 求解回归矩阵 | 第32页 |
| 3.2.3 算法实现细节 | 第32-34页 |
| 3.3 人脸特征点的应用 | 第34-37页 |
| 3.3.1 人脸规整 | 第34-36页 |
| 3.3.2 人脸姿态估计 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第四章 混合特征表情识别 | 第40-52页 |
| 4.1 运动形变特征 | 第41-45页 |
| 4.1.1 中性表情形状模板 | 第41-43页 |
| 4.1.2 基于运动特征的表情识别模型 | 第43-45页 |
| 4.2 梯度直方图特征 | 第45-48页 |
| 4.2.1 特征设计 | 第45-47页 |
| 4.2.2 模型训练 | 第47-48页 |
| 4.3 模型融合 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第52-60页 |
| 5.1 本文实验用数据库 | 第52页 |
| 5.1.1 人脸库 | 第52页 |
| 5.1.2 表情库 | 第52页 |
| 5.2 特征点检测实验 | 第52-55页 |
| 5.2.1 Helen测试集上的部分结果 | 第53页 |
| 5.2.2 ibug测试集上的部分结果 | 第53-55页 |
| 5.3 表情识别实验 | 第55-58页 |
| 5.3.1 CK+库上的实验结果 | 第55-56页 |
| 5.3.2 Jaffe库上的实验结果 | 第56-57页 |
| 5.3.3 其它数据上的实验结果 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第66页 |