| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·论文的研究背景与选题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 人脸表情识别概述 | 第14-21页 |
| ·人脸表情识别的一般过程 | 第14页 |
| ·人脸表情特征提取常用方法 | 第14-16页 |
| ·人脸表情分类识别常用方法 | 第16-19页 |
| ·人脸数据库介绍 | 第19-20页 |
| ·JAFFE 人脸表情库 | 第19页 |
| ·Yale 人脸库 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 人脸表情图像预处理 | 第21-32页 |
| ·图像预处理 | 第21-23页 |
| ·平滑去噪 | 第21-22页 |
| ·尺度归一化 | 第22页 |
| ·直方图均衡化 | 第22-23页 |
| ·人眼定位 | 第23-31页 |
| ·传统的人眼定位方法 | 第23-25页 |
| ·基于 Sobel 边缘提取的人眼定位 | 第25-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于 Gabor 小波变换和非负矩阵分解的特征提取 | 第32-42页 |
| ·基于 Gabor 小波变换的特征提取 | 第32-35页 |
| ·Gabor 小波概述 | 第32-33页 |
| ·Gabor 滤波器的设计与实现 | 第33-35页 |
| ·非负矩阵算法 | 第35-40页 |
| ·算法简介 | 第35页 |
| ·目标函数 | 第35-36页 |
| ·迭代规则 | 第36页 |
| ·收敛性证明 | 第36-40页 |
| ·基于非负矩阵分解的特征选择 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于最近邻和两层模式的分类识别 | 第42-50页 |
| ·基本理论概述 | 第42-43页 |
| ·最近邻法简介 | 第42页 |
| ·概率统计原理 | 第42-43页 |
| ·两层分类器的设计与实现 | 第43-44页 |
| ·算法描述 | 第44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·人脸表情识别实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·人脸识别实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |