| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-18页 |
| 主要符号对照表 | 第18-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-35页 |
| ·研究背景 | 第19-30页 |
| ·情感数据库的设计与搭建 | 第20-21页 |
| ·自发情感数据库的有效性分析研究 | 第21-24页 |
| ·基于红外热图的情感识别研究 | 第24-26页 |
| ·视频情感隐性标注研究 | 第26-27页 |
| ·基于AU的面部表情标注与识别研究 | 第27-30页 |
| ·概率图模型同情感模型的关系 | 第30-31页 |
| ·本文主要内容 | 第31-32页 |
| ·本文组织结构 | 第32-35页 |
| 第二章 USTC-NVIE数据库的搭建及分析 | 第35-65页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·情感数据库的设计及搭建 | 第35-43页 |
| ·数据采集环境搭建 | 第35-38页 |
| ·数据采集过程 | 第38-40页 |
| ·情感数据库的设计 | 第40-43页 |
| ·USTC-NVIE数据库的分析 | 第43-60页 |
| ·情感诱发视频有效性分析 | 第43-48页 |
| ·外在自发表情与内在情绪状态之间的关系分析 | 第48-50页 |
| ·红外热图在自发情绪推理中的有效性分析 | 第50-56页 |
| ·红外热图在自发人为情绪区分中的有效性分析 | 第56-60页 |
| ·自发情感数据库设计的经验与教训 | 第60-63页 |
| ·关于数据库设计与搭建 | 第61-62页 |
| ·关于表情识别和情绪推理算法的设计 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第三章 基于红外热图与概率图模型的情感识别与分析 | 第65-79页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·基于隐马尔科夫模型与红外热图序列的情感识别研究 | 第66-72页 |
| ·试验方法 | 第67-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-72页 |
| ·基于贝叶斯网络与红外热图的自发人为情感识别 | 第72-77页 |
| ·试验方法 | 第73-74页 |
| ·实验结果及分析 | 第74-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 基于情感共生关系的视频情感隐性标注研究 | 第79-113页 |
| ·引言 | 第79-84页 |
| ·基于用户生理信号的视频情感分析与标注研究 | 第79-81页 |
| ·基于用户可见自发行为分析的视频情感分析与标注研究 | 第81-84页 |
| ·基于外在表情的视频情感隐性标注研究 | 第84-100页 |
| ·用户面部表情识别模型 | 第84-91页 |
| ·视频情感标注模型 | 第91-92页 |
| ·视频情感隐性标注实验 | 第92-98页 |
| ·本节小结 | 第98-100页 |
| ·基于外在表情间共生关系及外在表情和内在情绪间的视频情感多标签标注研究 | 第100-113页 |
| ·多表情识别模型 | 第100-102页 |
| ·基于多表情识别结果和BN的视频多情感标注模型 | 第102-103页 |
| ·实验结果及分析 | 第103-112页 |
| ·本节小结 | 第112-113页 |
| 第五章 基于隐性知识和不完整数据的AU标注初步研究 | 第113-121页 |
| ·引言 | 第113页 |
| ·研究方法 | 第113-116页 |
| ·基于表情作为隐性知识和BN的单AU识别模型 | 第114-115页 |
| ·基于多表情相互关系和BN的多AU识别模型 | 第115-116页 |
| ·实验条件 | 第116-118页 |
| ·实验结果及分析 | 第118-119页 |
| ·基于不完整数据的单AU识别模型实验 | 第118页 |
| ·基于不完整数据和结构化BN的多AU识别模型实验 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第六章 总结及展望 | 第121-127页 |
| ·本文主要工作 | 第121-123页 |
| ·本文工作创新性总结 | 第123-124页 |
| ·未来工作展望 | 第124-127页 |
| 参考文献 | 第127-141页 |
| 附录A USTC-NVIE数据库搭建实验材料 | 第141-145页 |
| A.1 实验说明 | 第141-142页 |
| A.2 被试个人资料表格 | 第142页 |
| A.3 被试自评表格 | 第142-145页 |
| 附录B 视频情感隐性标注实验材料 | 第145-147页 |
| 致谢 | 第147-149页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第149-153页 |
| 作者简介 | 第153页 |
