| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第8-14页 |
| ·国内外人脸表情识别的现状 | 第9-10页 |
| ·人脸表情特征提取的方法 | 第10-12页 |
| ·人脸表情特征分类的方法 | 第12-13页 |
| ·人脸表情识别的难点 | 第13-14页 |
| ·常用人脸表情数据库 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及论文结构 | 第15-17页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 人眼定位 | 第17-33页 |
| ·Adaboost 算法 | 第17-21页 |
| ·Haar-like 特征 | 第17-19页 |
| ·Adaboost 算法 | 第19-21页 |
| ·Adaboost 级联分类器 | 第21页 |
| ·人眼定位 | 第21-30页 |
| ·Sobel 算子 | 第22页 |
| ·基于Adaboost 算法和积分投影的人眼精确定位 | 第22-23页 |
| ·基于Adaboost 算法和DC 法的人眼精确定位 | 第23-24页 |
| ·基于Adaboost 算法和多掩模的人眼精确定位 | 第24-27页 |
| ·实验结果及分析 | 第27-30页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第30-32页 |
| ·几何预处理 | 第30-31页 |
| ·光照预处理 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于中心化二元模式的人脸表情特征提取 | 第33-41页 |
| ·局部二元模式(LBP) | 第33-35页 |
| ·中心化二元模式 | 第35-38页 |
| ·LBP 算子的不足 | 第35-36页 |
| ·中心化二元模式 | 第36-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·实验参数选择 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于中心最近邻和SVM 的人脸表情特征分类 | 第41-51页 |
| ·中心最近邻分类器 | 第41-43页 |
| ·常用的距离度量函数 | 第41-42页 |
| ·中心最近邻分类器 | 第42-43页 |
| ·基于二对二支持向量机的表情分类 | 第43-49页 |
| ·多分类问题的描述 | 第43页 |
| ·多类别分类问题的解决方法 | 第43-47页 |
| ·基于二对二支持向量机的表情分类 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
