| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·前言 | 第8页 |
| ·人脸识别技术的研究概况 | 第8-10页 |
| ·人脸识别技术的发展 | 第9页 |
| ·三维人脸识别技术的研究概况 | 第9-10页 |
| ·三维人脸识别难点 | 第10-11页 |
| ·人脸识别系统的性能评价 | 第11-12页 |
| ·图像识别技术的应用现状 | 第12页 |
| ·提供三维人脸识别解决方案的主要国际厂商 | 第12页 |
| ·本课题的研究目的和论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 三维人脸识别技术文献综述 | 第14-17页 |
| ·三维人脸识别技术的分类 | 第14-15页 |
| ·三维到三维 | 第14页 |
| ·三维模型辅助的二维识别 | 第14-15页 |
| ·三维和二维结合的识别 | 第15页 |
| ·基于曲率特征的识别方法 | 第15页 |
| ·最靠近点迭代法 | 第15页 |
| ·基于样条平滑的方法 | 第15-16页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第16页 |
| ·基于曲面极光谱的方法 | 第16页 |
| ·基于形变模型的方法 | 第16-17页 |
| 第三章 三维人脸数据的获取和预处理 | 第17-31页 |
| ·三维人脸图像数据库 | 第17-19页 |
| ·3D_RMA | 第17页 |
| ·GavabDB | 第17-18页 |
| ·3D face database of York University | 第18页 |
| ·XM2VTS database | 第18页 |
| ·Notre Dame database | 第18页 |
| ·MPI face database | 第18-19页 |
| ·BJUT-3D | 第19页 |
| ·三维人脸数据的获取 | 第19-22页 |
| ·三维扫描仪 | 第20-22页 |
| ·光照 | 第22页 |
| ·数据采集涉及的其他问题 | 第22页 |
| ·三维人脸数据的预处理和规格化 | 第22-31页 |
| ·预处理 | 第22-26页 |
| ·规格化 | 第26-31页 |
| 第四章 基于三维形变模型与PCA 的人脸识别算法 | 第31-46页 |
| ·引言 | 第31-33页 |
| ·标准人脸 | 第31-32页 |
| ·形变模型的结构与特性 | 第32-33页 |
| ·三维人脸识别系统的组成 | 第33-35页 |
| ·三维形变模型的获得 | 第35-37页 |
| ·人脸图像和三维形变模型的匹配 | 第37-39页 |
| ·与PCA 相结合的识别算法 | 第39-45页 |
| ·PCA 方法 | 第39-40页 |
| ·算法的描述 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果 | 第46-49页 |
| ·前期准备工作 | 第46页 |
| ·实验一：基于三维形变模型的识别 | 第46-47页 |
| ·实验二：加大训练图像库后的结果 | 第47-48页 |
| ·实验结果与比较 | 第48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·全文总结 | 第49页 |
| ·未来工作展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56-58页 |