| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-11页 |
| 插图清单 | 第11-12页 |
| 表格清单 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第13页 |
| ·课题的研究现状 | 第13-16页 |
| ·表情特征提取 | 第14-15页 |
| ·表情分类 | 第15-16页 |
| ·论文的主要内容及组织结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 人脸表情识别的基本理论和算法 | 第18-31页 |
| ·图像预处理 | 第18-20页 |
| ·几何预处理 | 第18-19页 |
| ·直方图均衡化 | 第19页 |
| ·灰度均衡化 | 第19-20页 |
| ·人脸检测算法 | 第20-22页 |
| ·基于肤色的人脸检测算法 | 第20-21页 |
| ·基于 Adaboost 方法的人脸检测算法 | 第21-22页 |
| ·其他的人脸检测算法 | 第22页 |
| ·表情识别方法 | 第22-29页 |
| ·基于几何特征的表情识别 | 第22-23页 |
| ·基于频域特征的表情识别 | 第23-25页 |
| ·基于统计特征的表情识别 | 第25-29页 |
| ·基于运动特征的表情识别 | 第29页 |
| ·人脸表情数据库 | 第29-30页 |
| ·JAFFE 情数据库 | 第29页 |
| ·CAS-PEAL 人脸数据库 | 第29-30页 |
| ·斯特灵大学表情数据库 | 第30页 |
| ·其它的人脸表情数据库 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于 Gabor 特征融合的加权自适应表情识别算法 | 第31-40页 |
| ·Gabor 特征提取 | 第31-32页 |
| ·计算局部特征的权值 | 第32-34页 |
| ·加权 PCA | 第34页 |
| ·基于 Gabor 特征融合的加权自适应表情识别方法 | 第34-35页 |
| ·实验结果分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于加权 HLAC 特征融合的人脸表情识别算法 | 第40-49页 |
| ·HLAC 特征的特点 | 第40-41页 |
| ·提取 HLAC 特征 | 第41-42页 |
| ·HLAC 特征融合的权值计算 | 第42-43页 |
| ·基于加权 HLAC 特征融合的人脸表情识别过程 | 第43-44页 |
| ·实验结果及其分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-50页 |
| ·主要研究工作 | 第49页 |
| ·进一步的工作与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参与的科研项目 | 第53-55页 |
