本书深入探讨了四元数神经网络在表情识别任务中的突破性应用。与传统神经网络模型相比，四元数神经网络在处理复杂情感信息时展现出了更强特征分析能力和更低计算量的双重优势。书中内容主要展现这一前沿技术在特征表示、数据融合和信息处理上的巨大潜力，以及如何在表情识别任务中显著提升精度与效率。本书所有的内容都充分结合理论分析与实证研究，详尽阐述了四元数神经网络的架构设计与实验效果，同时探讨了该技术在课堂教学和投资消费场景的适用性。最后，通过实际案例展现了四元数神经网络在模型性能提升与复杂数据处理方面的卓越成就。本书不仅是理论与实践的结合，更是四元数神经网络领域的重要研究进展，相信书中内容必将为研究者和工程师提供丰富的参考资料与实践指导，激发更多新的研究灵感。

第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究的现状和存在的问题
1.3 表情识别数据集及评估方法
1.4 本书研究内容和组织结构
第2章 基于四元数Gabor卷积神经网络的人脸表情识别
2.1 通道相关性和权重分配问题的解决方法
2.2 四元数的基础理论
2.3 四元数Gabor卷积神经网络
2.4 实验及结果分析
2.5 本章小结
第3章 基于可变形四元数Gabor卷积神经网络的人脸表情识别
3.1 采样区域变形和参数初始化问题的解决方法
3.2 可变形层和参数初始化理论
3.3 可变形四元数Gabor卷积神经网络
3.4 实验及结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于四元数胶囊网络的人脸表情识别
4.1 特征位姿信息和人脸分割问题的解决方法
4.2 胶囊网络理论
4.3 具有区域注意力机制的四元数胶囊网络
4.4 实验及结果分析
4.5 本章小结
第5章 基于四元数可变形LBP模型的人脸表情识别
5.1 干扰因素和特征提取问题的解决方法
5.2 LBP算子理论
5.3 四元数可变形LBP模型
5.4 实验及结果分析
5.5 本章小结
第6章 基于四元数域Transformer模型的人脸表情识别
6.1 局部特征和全局像素关系的捕捉方法
6.2 四元数小波图像表征
6.3 四元数域Transformer模型设计
6.4 实验及结果分析
6.5 本章小结
第7章 表情识别技术的实际应用
7.1 表情识别应用于课堂教学场景
7.2 表情识别应用于投资交易场景
第8章 总结与展望
8.1 本书的主要研究成果及创新点
8.2 研究展望
参考文献
附录 中英文缩写对照表
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