| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 第一章 引言 | 第13-39页 |
| ·选题意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-33页 |
| ·概述 | 第15-17页 |
| ·人脸表情特征提取研究现状 | 第17-30页 |
| ·人脸表情数据库 | 第30-33页 |
| ·人脸表情识别问题中的难点及发展方向 | 第33-34页 |
| ·人脸表情识别问题中的难点 | 第33-34页 |
| ·人脸表情识别的发展方向 | 第34页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第34-39页 |
| ·论文主要工作 | 第34-36页 |
| ·论文章节安排 | 第36-39页 |
| 第二章 基于谱图理论的算法介绍 | 第39-55页 |
| ·谱图理论 | 第39-44页 |
| ·图的基本概念 | 第39-40页 |
| ·构建相似度图 | 第40页 |
| ·图的Laplacian及其基本性质 | 第40-44页 |
| ·基于谱图理论的流形学习方法 | 第44-52页 |
| ·基于全局的方法 | 第44-47页 |
| ·基于局部的方法 | 第47-48页 |
| ·基于谱图理论的降维方法的内在联系 | 第48-52页 |
| ·基于谱图理论的流形学习方法的理论基础 | 第52-55页 |
| ·图的Laplacian及Laplace-Beltrami算子 | 第52-54页 |
| ·图的Laplacian及Laplace-Beltrami算子的内在联系 | 第54-55页 |
| 第三章 非线性谱分析方法 | 第55-79页 |
| ·谱聚类方法简介 | 第55-57页 |
| ·加权核主分量分析 | 第57-58页 |
| ·监督型谱分析方法 | 第58-69页 |
| ·监督型谱分析方法 | 第58-60页 |
| ·监督型谱分析方法的理论分析 | 第60-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-69页 |
| ·判别性谱分析方法 | 第69-77页 |
| ·判别性谱分析算法描述 | 第70-71页 |
| ·判别性谱分析算法的理论分析 | 第71-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 基于图像矩阵的模糊判别性特征提取 | 第79-119页 |
| ·基于二维图像矩阵的线性子空间方法 | 第80-84页 |
| ·二维主分量分析 | 第80-81页 |
| ·二维Fisher线性分析 | 第81-82页 |
| ·二维局部保留映射 | 第82-84页 |
| ·基于二维图像矩阵的模糊判别性局部保留映射 | 第84-103页 |
| ·模糊性类别保留映射 | 第85-97页 |
| ·二维双向模糊类别保留映射算法 | 第97-103页 |
| ·基于二维图像矩阵的判别性局部保留映射算法 | 第103-110页 |
| ·二维判别性局部保留映射算法描述 | 第103-104页 |
| ·二维判别性局部保留映射算法理论分析 | 第104-106页 |
| ·与2D-LDA的联系 | 第106-108页 |
| ·实验结果与分析 | 第108-110页 |
| ·基于二维图像矩阵的模糊判别性局部保留映射 | 第110-116页 |
| ·基于二维图像矩阵的模糊判别性局部保留映射 | 第110-111页 |
| ·手写字示例 | 第111-113页 |
| ·人脸表情识别 | 第113-116页 |
| ·本章小结 | 第116-119页 |
| 第五章 基于局部特征的鲁棒性表情识别 | 第119-145页 |
| ·非负矩阵分解 | 第120-123页 |
| ·非负矩阵分解算法描述 | 第120-121页 |
| ·非负矩阵分解算法分类效果分析 | 第121-123页 |
| ·投影梯度算法框架 | 第123-126页 |
| ·带有约束条件的非负矩阵分解问题 | 第123-124页 |
| ·求解优化子问题 | 第124-125页 |
| ·验证平稳性 | 第125-126页 |
| ·基于图的稀疏非负矩阵分解 | 第126-134页 |
| ·l~1范数约束下的稀疏解 | 第126-127页 |
| ·基于图的稀疏非负矩阵分解算法 | 第127-130页 |
| ·投影梯度方法求解GSNMF算法 | 第130-132页 |
| ·与判别性非负矩阵分解的联系 | 第132-134页 |
| ·实验结果与分析 | 第134-144页 |
| ·预处理 | 第134-135页 |
| ·无遮挡面部表情识别 | 第135-138页 |
| ·部分遮挡的面部表情识别 | 第138-142页 |
| ·对自然表情的识别 | 第142-144页 |
| ·本章小结 | 第144-145页 |
| 第六章 总结与展望 | 第145-149页 |
| ·工作总结 | 第145-146页 |
| ·未来工作展望 | 第146-149页 |
| 参考文献 | 第149-161页 |
| 作者简历 | 第161-167页 |
| 学位论文数据集 | 第167页 |