| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与存在问题 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 当前存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.3 论文章节以及内容介绍 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸表情识别综述 | 第14-30页 |
| 2.1 人脸表情简介 | 第14-15页 |
| 2.2 人脸表情数据库 | 第15-17页 |
| 2.3 人脸表情分析 | 第17-19页 |
| 2.3.1 基本的人脸表情分析系统简介 | 第17页 |
| 2.3.2 真实世界表情的关注点 | 第17-19页 |
| 2.4 常用特征介绍 | 第19-30页 |
| 2.4.1 局部二值特征(LBP) | 第19-22页 |
| 2.4.2 方向梯度直方图HOG | 第22-24页 |
| 2.4.3 Gabor特征 | 第24-27页 |
| 2.4.4 DCNN习得特征 | 第27-30页 |
| 第三章 基于SVM的非均匀多分类问题 | 第30-40页 |
| 3.1 非均匀分类问题 | 第30-31页 |
| 3.1.1 问题定义 | 第30页 |
| 3.1.2 常用方法 | 第30-31页 |
| 3.2 多标签学习问题 | 第31-32页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第31页 |
| 3.2.2 常用方法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于SVM的多分类问题 | 第32-40页 |
| 3.3.1 SVM分类器 | 第32-35页 |
| 3.3.2 多核学习以及局部线性核OCC | 第35-37页 |
| 3.3.3 基于SVM的多分类问题以及改进 | 第37-40页 |
| 第四章 真实场景中的笑脸检测 | 第40-52页 |
| 4.1 数据库 | 第40-41页 |
| 4.2 实验探究结果 | 第41-50页 |
| 4.2.1 光照预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 对齐与尺寸 | 第42-44页 |
| 4.2.3 特征选取和SVM核探究 | 第44-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 真实场景中的表情识别 | 第52-64页 |
| 5.1 数据采集以及分布特性 | 第52-57页 |
| 5.1.1 数据获取 | 第52-53页 |
| 5.1.2 标注 | 第53-54页 |
| 5.1.3 数据分布 | 第54-57页 |
| 5.2 实验设计与结果 | 第57-64页 |
| 5.2.1 实验总流程 | 第57-60页 |
| 5.2.2 RAF-DB与CK人脸数据库的交叉测试 | 第60-61页 |
| 5.2.3 多标签学习 | 第61-64页 |
| 第六章 总结 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第72页 |