| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 表情识别研究发展历史 | 第11-12页 |
| 1.2.2 相关研究 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 人脸表情描述方法 | 第16-26页 |
| 2.1 基于 Gabor 小波的纹理特征 | 第16-18页 |
| 2.2 基于 AAM 特征点定位基础上的几何特征 | 第18-19页 |
| 2.3 基于局部二值模式的特征 | 第19-21页 |
| 2.4 基于韦伯局部描述符的特征 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于 stacking 的多分类器融合表情识别方法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 stacking 融合算法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 stacking 算法步骤 | 第26-27页 |
| 3.1.2 stacking 基层与元层分类器的训练过程 | 第27页 |
| 3.2 基于 stacking 的多分类器融合表情识别方法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 分类器的选取 | 第28-29页 |
| 3.3 实验评价参数 | 第29-32页 |
| 3.3.1 Accuracy 参数 | 第30-31页 |
| 3.3.2 Kappa 参数 | 第31页 |
| 3.3.3 Informedness 参数 | 第31-32页 |
| 3.4 实验 | 第32-42页 |
| 3.4.1 数据库 | 第32页 |
| 3.4.2 数据预处理及特征提取 | 第32-34页 |
| 3.4.3 分类器的选取 | 第34-37页 |
| 3.4.4 stacking 与单一分类器的比较 | 第37-38页 |
| 3.4.5 基于 stacking 融合与 Bagging 和 Vote 表情融合方法的比较 | 第38-40页 |
| 3.4.6 实验结论 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于 AU 描述的多层表情识别方法的研究 | 第44-54页 |
| 4.1 基于 AU 描述的多层表情识别方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 基于 AU 判别的表情特征 | 第44-45页 |
| 4.1.2 多层融合表情识别算法的基层设计 | 第45-46页 |
| 4.1.3 多层融合表情识别算法中元层的设计 | 第46-47页 |
| 4.2 实验 | 第47-52页 |
| 4.2.1 数据库 | 第47页 |
| 4.2.2 AU 的描述 | 第47-48页 |
| 4.2.3 数据处理 | 第48-49页 |
| 4.2.4 特征及分类器的选取 | 第49-51页 |
| 4.2.5 实验结果与分析 | 第51-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
