| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·表情识别的主要技术方法 | 第14-17页 |
| ·表情特征提取方法 | 第15-16页 |
| ·表情特征降维方法 | 第16页 |
| ·表情分类判别方法 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第17-20页 |
| ·论文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 2 分数阶傅里叶变换的理论基础概述 | 第20-31页 |
| ·分数阶傅里叶变换的特点 | 第20-21页 |
| ·一维分数阶傅里叶变换 | 第21-23页 |
| ·一维分数阶傅里叶变换的定义 | 第21-22页 |
| ·一维分数阶傅里叶变换的性质 | 第22-23页 |
| ·分数阶傅里叶变换的离散算法 | 第23-28页 |
| ·量纲归一化 | 第24-27页 |
| ·Pei采样型算法 | 第27-28页 |
| ·二维分数阶傅里叶变换 | 第28-30页 |
| ·二维分数阶傅里叶变换的定义 | 第29页 |
| ·二维分数阶傅里叶变换的性质 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于分数阶傅里叶变换的表情特征提取 | 第31-47页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·人脸表情数据库 | 第32-33页 |
| ·分数阶傅里叶变换的幅值和相位信息 | 第33-36页 |
| ·Gabor滤波器表情特征提取 | 第36-38页 |
| ·AdaBoost分类算法 | 第38-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-46页 |
| ·笑脸识别率和总识别率 | 第41页 |
| ·实验结果及仿真分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于分数阶傅里叶变换和局部二元模式的表情特征提取 | 第47-59页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·离散余弦变换 | 第47-49页 |
| ·局部二元模式 | 第49-55页 |
| ·基本的LBP算子 | 第50-52页 |
| ·均匀模式LBP | 第52-55页 |
| ·距离分类器 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 结论与展望 | 第59-62页 |
| ·工作总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |