| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·人脸表情识别的问题描述 | 第7-8页 |
| ·论文的研究内容和主要工作 | 第8-9页 |
| ·论文结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 人脸表情识别研究综述 | 第10-18页 |
| ·人脸表情识别概述及其发展现状 | 第10-11页 |
| ·表情特征提取方法 | 第11-13页 |
| ·原始特征获取方法 | 第11-12页 |
| ·特征降维方法 | 第12页 |
| ·特征分解方法 | 第12-13页 |
| ·表情分类方法 | 第13-14页 |
| ·人脸表情数据库及相关算法比较 | 第14-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于二维Gabor变换与支持向量机的人脸表情识别算法 | 第18-35页 |
| ·人脸检测 | 第18-21页 |
| ·表情图像预处理 | 第21-23页 |
| ·彩色图像转化为灰度图像 | 第21页 |
| ·表情图像尺寸归一化 | 第21-22页 |
| ·表情图像平滑处理 | 第22页 |
| ·表情图像灰度均衡化 | 第22-23页 |
| ·表情区域定位 | 第23-26页 |
| ·图像二值化 | 第24-25页 |
| ·积分投影与投影曲线平滑 | 第25-26页 |
| ·表情区域定位 | 第26页 |
| ·基于二维Gabor变换的表情特征提取 | 第26-29页 |
| ·二维Gabor滤波器 | 第27页 |
| ·二维Gabor变换 | 第27-28页 |
| ·表情特征提取 | 第28-29页 |
| ·基于C-SVC的表情分类 | 第29-35页 |
| ·核函数选择 | 第30-31页 |
| ·不平衡数据的处理 | 第31页 |
| ·基于“one-against-one”方法构建多类C-SVC | 第31-32页 |
| ·参数选择 | 第32-33页 |
| ·序列后向特征选择算法 | 第33-35页 |
| 第四章 人脸表情识别平台构建 | 第35-37页 |
| ·系统的功能分析 | 第35页 |
| ·表情识别平台架构设计 | 第35-36页 |
| ·表情识别平台实现 | 第36-37页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第37-44页 |
| ·参数选择对算法识别率的影响与分析 | 第37-41页 |
| ·Gabor变换核函数窗口尺寸的影响与分析 | 第37-38页 |
| ·Gabor变换频率和方向选取的影响与分析 | 第38-39页 |
| ·表情区域尺寸及网格化粒度的影响与分析 | 第39-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| ·实验结果总体分析 | 第41-44页 |
| ·算法识别错误情况分析 | 第41-42页 |
| ·不同表情识别率差异分析 | 第42-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·论文总结 | 第44-45页 |
| ·工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |