| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 中文文摘 | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-15页 |
| 第一节 课题背景和研究意义 | 第9页 |
| 第二节 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第三节 人脸表情数据库 | 第11-13页 |
| 第四节 论文的主要工作和篇章结构 | 第13-15页 |
| 第一章 人脸表情图像预处理 | 第15-23页 |
| 第一节 人脸眼睛及嘴巴定位 | 第15-17页 |
| 第二节 表情图像的几何规范化 | 第17-19页 |
| 第三节 表情图像的灰度规范化 | 第19-21页 |
| 第四节 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 基于复杂度和Gabor小波变换的纹理特征提取 | 第23-31页 |
| 第一节 概述 | 第23页 |
| 第二节 Gabor小波变换背景及理论 | 第23-24页 |
| 第三节 复杂度分析 | 第24-25页 |
| 第四节 基于复杂度和Gabor小波变换的纹理特征提取算法 | 第25-29页 |
| 第五节 Gabor变换域统计特征提取 | 第29-30页 |
| 第六节 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于脉冲神经网络边缘检测的几何特征提取 | 第31-41页 |
| 第一节 概述 | 第31页 |
| 第二节 基于脉冲神经网络的边缘检测 | 第31-35页 |
| 第三节 局部几何特征提取 | 第35-39页 |
| 第四节 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 表情特征降维和特征融合 | 第41-47页 |
| 第一节 概述 | 第41页 |
| 第二节 特征降维 | 第41-44页 |
| 第三节 特征融合 | 第44-46页 |
| 第四节 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于多特征融合的表情分类 | 第47-63页 |
| 第一节 概述 | 第47页 |
| 第二节 常用的表情分类方法 | 第47-50页 |
| 第三节 基于SVM多类分类器的人脸表情识别 | 第50-62页 |
| 第四节 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 第一节 全文总结 | 第63-64页 |
| 第二节 工作展望 | 第64-65页 |
| 附录1 Export.m程序 | 第65-67页 |
| 附录2 攻读学位期间参加的科研项目及成果 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 个人简历 | 第75-77页 |