| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| ·图象处理与模式识别简介 | 第13-15页 |
| ·人脸表情识别简介 | 第15-21页 |
| ·人脸表情识别的概念 | 第15页 |
| ·人脸表情识别的研究背景及意义 | 第15-18页 |
| ·人脸表情识别的研究现状 | 第18-21页 |
| ·奶牛体型线性评定及其数字化简介 | 第21-26页 |
| ·奶牛体型线性评定的概念 | 第21-23页 |
| ·奶牛体型线性评定的研究背景及意义 | 第23-25页 |
| ·奶牛体型线性评定数字化的研究现状 | 第25-26页 |
| ·本文结构安排 | 第26-28页 |
| 第二章 人脸表情识别相关技术综述 | 第28-43页 |
| ·人脸表情识别概述 | 第28页 |
| ·图像的获取与预处理 | 第28-30页 |
| ·基于统计的人脸检测方法 | 第28-29页 |
| ·基于知识建模的人脸检测方法 | 第29-30页 |
| ·图像的特征提取 | 第30-36页 |
| ·几何特征 | 第31-33页 |
| ·统计特征 | 第33页 |
| ·频率域特征 | 第33-35页 |
| ·运动特征 | 第35-36页 |
| ·图像的分类算法 | 第36-40页 |
| ·空间分析方法 | 第36-40页 |
| ·空时分析方法 | 第40页 |
| ·人脸表情数据库纵览 | 第40-43页 |
| 第三章 基于Contourlet变换与FLD的人脸表情识别 | 第43-58页 |
| ·综述 | 第43-44页 |
| ·Contourlet变换的理论基础 | 第44-49页 |
| ·多分辨率分析介绍 | 第44-46页 |
| ·Contourlet变换介绍 | 第46-48页 |
| ·Contourlet分解示意 | 第48-49页 |
| ·Fisher线性判别法的理论基础 | 第49-50页 |
| ·k-近邻分类器 | 第50-52页 |
| ·具体实现流程 | 第52-55页 |
| ·Conterlet分解层数的选择 | 第52-53页 |
| ·高频方向子带的选择 | 第53-54页 |
| ·采用FLD方法进行特征提取 | 第54-55页 |
| ·采用k-近邻分类器进行分类 | 第55页 |
| ·仿真结果与分析 | 第55-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 第四章 奶牛体型线性评定数字化的若干研究 | 第58-64页 |
| ·特征部位的选择 | 第58-59页 |
| ·拍摄方位与角度的选择 | 第59-60页 |
| ·初步建立奶牛体型图像库 | 第60页 |
| ·奶牛黑白花的处理 | 第60-63页 |
| ·黑白花奶牛简介 | 第60-61页 |
| ·图像的彩色模型简介 | 第61-62页 |
| ·转换图像的彩色模型 | 第62-63页 |
| ·后续研究的构想及小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第73-74页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第74页 |