| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·人脸表情分析的研究背景 | 第7-8页 |
| ·表情的情感生理表象 | 第8页 |
| ·人脸表情的国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9页 |
| ·人脸表情强度度量识别 | 第9页 |
| ·人脸表情分类的研究方法 | 第9页 |
| ·研究内容与创新点 | 第9-11页 |
| ·本文的结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 面部表情技术分析概述 | 第12-20页 |
| ·人脸表情分析 | 第12-16页 |
| ·人脸表情图像预处理 | 第12页 |
| ·人脸图像检测与分割的方法 | 第12-13页 |
| ·人脸表情特征提取 | 第13-14页 |
| ·人脸表情的分类 | 第14-15页 |
| ·表情识别和表情强度度量 | 第15-16页 |
| ·BP 神经网络的原理和结构 | 第16-18页 |
| ·自适应神经模糊推理系统的原理和结构图 | 第18-19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 人脸表情识别 | 第20-40页 |
| ·人脸检测与定位 | 第20-23页 |
| ·表情图像预处理 | 第23-26页 |
| ·图像尺寸大小归一化 | 第23-24页 |
| ·表情图像灰度均衡化 | 第24-26页 |
| ·表情图像的平滑滤波 | 第26页 |
| ·基于运动模板的面部特征提取 | 第26-35页 |
| ·运动模板 | 第27-28页 |
| ·运动模板轮廓 | 第28-29页 |
| ·MHI (Motion-hostory images) | 第29-31页 |
| ·局部运动区域轮廓 | 第31-32页 |
| ·运动方向 | 第32-33页 |
| ·训练样本提取及识别器的训练 | 第33-35页 |
| ·基于 BP 神经网络的表情识别 | 第35-37页 |
| ·基于 BP 神经网络的表情识别器 | 第37-39页 |
| 本章总结 | 第39-40页 |
| 第四章 Fuzzy 表情程度衡量 | 第40-50页 |
| ·模糊理论的产生和 Fuzzy 集的提出 | 第40-41页 |
| ·聚类分析的基本思想 | 第41页 |
| ·聚类算法 | 第41页 |
| ·基于模糊数学 fuzzy 的表情程度衡量 | 第41-43页 |
| ·模糊聚类 | 第42页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法 | 第42-43页 |
| ·样本的选取及聚类 | 第43-45页 |
| ·实验流程 | 第45-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-48页 |
| 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |