| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·表情识别研究背景和意义 | 第11页 |
| ·表情识别研究现状 | 第11-13页 |
| ·表情识别技术研究方法 | 第13-16页 |
| ·人脸检测方法 | 第13-14页 |
| ·表情特征提取 | 第14-16页 |
| ·表情识别技术的难点 | 第16-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 嵌入式系统平台设计 | 第20-34页 |
| ·ARM 处理器及 Android 系统简介 | 第20-23页 |
| ·ARM 处理器 | 第20-21页 |
| ·Android 系统简介 | 第21-23页 |
| ·Android 系统初始化工作流程 | 第23-24页 |
| ·图像采集系统框架 | 第24-30页 |
| ·Camera HAL 层的设计与分析 | 第25-30页 |
| ·Camera 模块的整体框架 | 第30页 |
| ·硬件平台 | 第30-31页 |
| ·图像采集流程 | 第31-33页 |
| ·总结 | 第33-34页 |
| 第3章 人脸表情图像预处理 | 第34-47页 |
| ·人脸检测 | 第34-40页 |
| ·肤色色彩空间的选择 | 第35页 |
| ·肤色分割 | 第35-38页 |
| ·人脸区域的确定 | 第38-40页 |
| ·人眼定位 | 第40-41页 |
| ·表情图像几何归一化 | 第41-43页 |
| ·表情图像的旋转 | 第41-42页 |
| ·图像的缩放 | 第42-43页 |
| ·表情图像灰度均衡化 | 第43-45页 |
| ·特征区域位置归一化 | 第45页 |
| ·半脸提取表情 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于 Gabor 小波和弹性模板匹配的表情识别 | 第47-61页 |
| ·Gabor 小波简介 | 第47-48页 |
| ·Gabor 滤波器 | 第48-49页 |
| ·基于 Gabor 小波变换的表情特征提取 | 第49-52页 |
| ·Gabor 滤波器组的参数设计 | 第49-51页 |
| ·表情特征提取 | 第51-52页 |
| ·基于弹性模板匹配的表情分类和识别 | 第52-56页 |
| ·弹性模板匹配 | 第53-54页 |
| ·K 近邻表情分类策略 | 第54-56页 |
| ·实验及结果分析 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |