| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究意义及应用前景 | 第10-11页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第11-14页 |
| ·国内外研究动态 | 第14-18页 |
| ·表情图像获取 | 第15页 |
| ·人脸表情特征提取的方法 | 第15-16页 |
| ·人脸表情特征的分类与识别方法 | 第16-18页 |
| ·本文的主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 流形学习概述 | 第20-30页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·流形学习数学定义 | 第21-22页 |
| ·几种常见的流形学习算法 | 第22-29页 |
| ·Isomap:等距映射算法 | 第22-23页 |
| ·LLE:局部线性嵌入算法 | 第23-25页 |
| ·Laplacian Eigenmap:拉普拉斯特征映射算法 | 第25-26页 |
| ·HLLE:海赛局部线性嵌入算法 | 第26-28页 |
| ·LTSA:局部切空间排列算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于CONTOURLET变换与LLE的人脸表情识别 | 第30-43页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·CONTOURLET变换的理论基础 | 第30-34页 |
| ·拉普拉斯金字塔 | 第31-32页 |
| ·迭代方向滤波器组 | 第32-33页 |
| ·多尺度多方向分解:离散Contourlet变换 | 第33-34页 |
| ·CONTOURLET变换在人脸表情识别中的应用 | 第34-42页 |
| ·人脸表情图像预处理 | 第34-36页 |
| ·二维图像的Contourlet变换 | 第36页 |
| ·基于LLE的特征降维 | 第36-38页 |
| ·SVM分类 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于LBP的拉普拉斯特征映射人脸表情识别 | 第43-58页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·局部二元模式算法概述 | 第43-48页 |
| ·原始LBP算子 | 第44-45页 |
| ·多分辨率的LBP算子 | 第45-46页 |
| ·旋转不变模式LBP算子 | 第46-47页 |
| ·均匀模式LBP | 第47-48页 |
| ·LBP在人脸表情识别中的应用 | 第48-57页 |
| ·基于LBP的人脸表情图像特征提取 | 第48-49页 |
| ·基于LE的人脸表情图像特征降维 | 第49-51页 |
| ·实验 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 总结 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |