| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-11页 |
| 1.2 国面部表情识别具体介绍 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 表情识别的难点 | 第13-14页 |
| 1.5 研究内容与论文框架 | 第14-16页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5.2 论文框架 | 第15-16页 |
| 第二章 人脸表情库、图像预处理与特征优化 | 第16-26页 |
| 2.1 人脸表情库介绍 | 第16-18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图像归一化 | 第18页 |
| 2.2.2 最近邻插值 | 第18-19页 |
| 2.2.3 双线性插值 | 第19页 |
| 2.2.4 图像空间滤波 | 第19-22页 |
| 2.3 图像特征优化 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 面部表情特征提取算法 | 第26-34页 |
| 3.1 Gabor纹理特征提取 | 第26-29页 |
| 3.2 局部二值模式算法 | 第29-30页 |
| 3.3 局部相位量化算法 | 第30-32页 |
| 3.4 ActiveShapeModel算法 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 人脸表情分类器 | 第34-41页 |
| 4.1 最近邻算法 | 第34-35页 |
| 4.2 支持向量机算法 | 第35-39页 |
| 4.3 极限学习机算法 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 融合Gabor与LBP、LPQ的人脸表情识别 | 第41-46页 |
| 5.1 实验描述 | 第41-43页 |
| 5.2 结果分析 | 第43-44页 |
| 5.2.1 实验单种表情的识别结果 | 第43页 |
| 5.2.2 不同特征参数的表情识别率分析 | 第43-44页 |
| 5.2.3 不同识别算法的识别率及识别速度分析 | 第44页 |
| 5.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第六章 结论 | 第46-48页 |
| 6.1 本文总结 | 第46页 |
| 6.2 存在的问题与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |