| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸表情的定义 | 第11-12页 |
| 1.3 常见的表情识别方法 | 第12-14页 |
| 1.3.1 表情特征提取 | 第13页 |
| 1.3.2 表情特征识别 | 第13-14页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 人脸表情数据库介绍 | 第15-16页 |
| 1.6 本文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.7 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 1.8 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 人脸定位及表情图像预处理 | 第20-29页 |
| 2.1 人脸定位 | 第20-25页 |
| 2.1.1 级联分类器简介 | 第20页 |
| 2.1.2 人脸定位 | 第20-23页 |
| 2.1.3 人脸定位优化 | 第23-25页 |
| 2.2 图像预处理 | 第25-28页 |
| 2.2.1 几何归一化 | 第25-26页 |
| 2.2.2 图像灰度化 | 第26页 |
| 2.2.3 高斯滤波 | 第26-27页 |
| 2.2.4 直方图均衡化 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 表情特征提取与降维 | 第29-40页 |
| 3.1 运用GABOR滤波器提取表情特征 | 第29-36页 |
| 3.1.1 Gabor滤波器介绍 | 第29页 |
| 3.1.2 Gabor滤波器特点 | 第29-30页 |
| 3.1.3 Gabor滤波器应用于表情图像特征提取 | 第30-31页 |
| 3.1.4 Gabor滤波器优化 | 第31-36页 |
| 3.2 运用主成分分析法进行表情特征降维 | 第36-39页 |
| 3.2.1 主成分分析法简介 | 第36页 |
| 3.2.2 主成分分析法基本思想 | 第36-37页 |
| 3.2.3 主成分分析法的原理 | 第37-39页 |
| 3.2.4 主成分分析法实验结果 | 第39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 运用支持向量机进行表情图像分类 | 第40-51页 |
| 4.1 支持向量机简介 | 第40-41页 |
| 4.2 最优分类面 | 第41-43页 |
| 4.3 最优分类面的求解 | 第43-46页 |
| 4.3.1 线性支持向量机最优分类面 | 第43-45页 |
| 4.3.2 非线性支持向量机最优分类面 | 第45-46页 |
| 4.4 多分类支持向量机 | 第46-49页 |
| 4.4.1 “一对多”方法 | 第46-47页 |
| 4.4.2 “一对一”方法 | 第47页 |
| 4.4.3 决策导向非循环图方法 | 第47-48页 |
| 4.4.4 多分类支持向量机对比 | 第48-49页 |
| 4.5 支持向量机应用于表情识别 | 第49-50页 |
| 4.5.1 表情分类步骤 | 第49-50页 |
| 4.5.2 待确定参数 | 第50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 支持向量机参数寻优算法 | 第51-65页 |
| 5.1 支持向量机应用所遇到的问题 | 第51-53页 |
| 5.2 支持向量机参数寻优模型 | 第53页 |
| 5.3 蚁群算法简介 | 第53-56页 |
| 5.3.1 蚂蚁觅食 | 第54页 |
| 5.3.2 蚁群算法原理 | 第54-56页 |
| 5.3.3 蚁群算法优缺点分析 | 第56页 |
| 5.4 网格搜索算法 | 第56-58页 |
| 5.4.1 网格搜索算法原理 | 第57页 |
| 5.4.2 网格搜索算法优缺点 | 第57-58页 |
| 5.5 AGM算法应用于支持向量机参数寻优 | 第58-60页 |
| 5.5.1 蚁群搜索与网格搜索的结合 | 第58-60页 |
| 5.5.2 引入网格划分思想 | 第60页 |
| 5.6 AGM算法优势分析 | 第60-62页 |
| 5.7 AGM算法对SVM表情识别问题的参数寻优结果 | 第62-64页 |
| 5.8 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 移动终端表情识别的应用研究 | 第65-76页 |
| 6.1 概述 | 第65页 |
| 6.2 需求分析 | 第65-66页 |
| 6.2.1 功能性需求 | 第65页 |
| 6.2.2 非功能性需求 | 第65页 |
| 6.2.3 开发环境 | 第65-66页 |
| 6.3 系统设计 | 第66-67页 |
| 6.4 实现与展示 | 第67-74页 |
| 6.4.1 界面设计 | 第67-70页 |
| 6.4.2 普通静态表情识别 | 第70-71页 |
| 6.4.3 连续混合表情识别 | 第71-73页 |
| 6.4.4 连续表情序列的识别和分析 | 第73-74页 |
| 6.5 功能应用场景介绍 | 第74-75页 |
| 6.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结和展望 | 第76-78页 |
| 7.1 论文总结 | 第76页 |
| 7.2 工作展望 | 第76-78页 |
| 致辞 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第84页 |