基于语义与纹理特征的人脸定位算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 人脸特征点定位方法综述 | 第11-15页 |
| 1.2.1 传统方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 现代方法 | 第13-15页 |
| 1.3 人脸特征点定位目前存在的问题和挑战 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于非线性最小二乘估计的SDM算法 | 第17-30页 |
| 2.1 SDM算法原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 SDM要解决什么样的问题 | 第18-19页 |
| 2.1.2 SDM算法推导 | 第19-21页 |
| 2.2 SDM算法求解 | 第21-24页 |
| 2.2.1 优化问题简化 | 第21-22页 |
| 2.2.2 解析解 | 第22-23页 |
| 2.2.3 迭代解 | 第23-24页 |
| 2.3 SDM算法优化改进 | 第24-29页 |
| 2.3.1 优化问题弊端 | 第24-25页 |
| 2.3.2 优化问题改进 | 第25-26页 |
| 2.3.3 基于异常点检测的优化改进 | 第26-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于参数拟合的AAM算法 | 第30-41页 |
| 3.1 AAM原理 | 第30-34页 |
| 3.1.1 形状模型 | 第30-32页 |
| 3.1.2 纹理模型 | 第32-33页 |
| 3.1.3 模型组合 | 第33-34页 |
| 3.2 AAM拟合 | 第34-39页 |
| 3.2.1 问题简化 | 第34-36页 |
| 3.2.2 SIC算法 | 第36页 |
| 3.2.3 POIC算法 | 第36-38页 |
| 3.2.4 Fast-SIC算法 | 第38-39页 |
| 3.3 基于本文算法的AAM | 第39-40页 |
| 3.3.1 AAM的不足 | 第39页 |
| 3.3.2 AAM的优势 | 第39-40页 |
| 3.3.3 AAM在本文算法中的地位 | 第40页 |
| 3.4 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于语义特征与纹理特征的定位算法 | 第41-51页 |
| 4.1 算法提出的背景 | 第42-45页 |
| 4.1.1 人脸特征点定位问题抽象化 | 第42-43页 |
| 4.1.2 SDM与AAM的联系 | 第43页 |
| 4.1.3 本文算法的优势 | 第43-45页 |
| 4.2 基于高层语义特征的人脸特征点精定位 | 第45-49页 |
| 4.2.1 精定位基本流程 | 第45-46页 |
| 4.2.2 定位策略 | 第46-47页 |
| 4.2.3 定位细节 | 第47-49页 |
| 4.3 基于低层纹理特征的人脸特征点微调定位 | 第49-50页 |
| 4.3.1 微调定位流程 | 第49页 |
| 4.3.2 形状归一化 | 第49-50页 |
| 4.4 小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实验分析与展望 | 第51-60页 |
| 5.1 预备知识 | 第51-53页 |
| 5.1.1 评估标准 | 第51-52页 |
| 5.1.2 数据库介绍 | 第52-53页 |
| 5.2 实验对比分析 | 第53-57页 |
| 5.3 总结与展望 | 第57-60页 |
| 5.3.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.3.2 人脸特征点定位算法展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文和专利 | 第65页 |
