| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·选题的依据及研究意义 | 第6页 |
| ·国内外研究现状 | 第6-7页 |
| ·表情识别方法分类 | 第7-8页 |
| ·本论文研究的内容 | 第8页 |
| ·论文的组织结构 | 第8-10页 |
| 第二章 人脸面部特征注释方法研究 | 第10-21页 |
| ·人脸面部特征注释方法概述 | 第10页 |
| ·人脸特征检测方法研究现状 | 第10-12页 |
| ·概述 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·常用的几种眼睛定位算法 | 第12-16页 |
| ·Hough变换法 | 第13-14页 |
| ·可变形模板匹配法 | 第14-15页 |
| ·边缘分析法 | 第15页 |
| ·DST法 | 第15-16页 |
| ·提取人脸及人脸特征 | 第16-20页 |
| ·提取人脸 | 第17-19页 |
| ·提取眼睛 | 第19页 |
| ·提取嘴 | 第19页 |
| ·提取鼻子 | 第19页 |
| ·实验结果分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于GABOR小波变换的人脸表情特征提取研究 | 第21-30页 |
| ·人脸表情特征提取方法 | 第21-23页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第21页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第21-22页 |
| ·基于特征脸的方法 | 第22页 |
| ·基于弹性匹配的方法 | 第22页 |
| ·基于小波分析的方法 | 第22-23页 |
| ·基于多特征融合的方法 | 第23页 |
| ·GABOR变换概述 | 第23-27页 |
| ·傅里叶级数 | 第23-24页 |
| ·傅里叶变换 | 第24页 |
| ·窗函数和测不准原理 | 第24-26页 |
| ·小波变换 | 第26-27页 |
| ·Gabor小波变换 | 第27页 |
| ·GABOR小波变换用于提取人脸表情特征 | 第27-29页 |
| ·人脸表情图片的预处理 | 第27-28页 |
| ·Gabor小波变换的特征提取 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 人脸表情识别 | 第30-41页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第30页 |
| ·人脸表情识别方法研究现状 | 第30-32页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·研究现状 | 第30-31页 |
| ·表情和情感 | 第31-32页 |
| ·计算机领域的研究 | 第32-38页 |
| ·人脸表情识别系统框架 | 第32-33页 |
| ·表情区域定位方法比较 | 第33-34页 |
| ·表情特征提取方法分类 | 第34-35页 |
| ·表情识别方法分类 | 第35-36页 |
| ·人脸表情识别技术的难点 | 第36-38页 |
| ·基于K近邻分类的人脸表情识别实现 | 第38-40页 |
| ·K近邻分类 | 第38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 结论 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-50页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第50-51页 |