人脸图像合成技术研究及数字水印技术

摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
目录	第8-12页
第一章 绪论	第12-17页
·研究目的和意义	第12-15页
·本文的主要研究工作	第15-16页
·本文章节的组织结构	第16-17页
第二章 人脸图像合成相关技术回顾	第17-32页
·图像变形	第17-20页
·图像交融	第17-18页
·网格变形	第18页
·域变形	第18-19页
·基于散乱点插值的变形方法	第19页
·过渡控制	第19-20页
·应用	第20页
·形变模型	第20-22页
·思想来源	第21页
·形变模型的发展	第21-22页
·形变模型的运用	第22页
·人脸表情合成	第22-28页
·人脸的生理结构	第22-23页
·基于建模的方法	第23-24页
·基于图像的方法	第24-25页
·表情映射方法	第25-27页
·应用	第27-28页
·人脸老化模拟	第28-30页
·人脸老化特征	第28-29页
·基于建模的方法	第29-30页
·基于图像的方法	第30页
·小结	第30-32页
第三章 图像变形算法	第32-49页
·引言	第32-34页
·稳定边界的图像变形算法	第34-43页
·非对称径向基函数	第34-37页
·像素偏移函数	第37-41页
·图像变形算法	第41-43页
·局部约束的图像变形算法	第43-44页
·实验结果	第44-48页
·小结	第48-49页
第四章 人脸表情合成	第49-66页
·引言	第49-50页
·基于图像变形的人脸表情合成	第50-57页
·人脸表情区域划分	第50页
·采用相对偏移量和局部约束变形合成表情	第50-53页
·表情细节模板用以加强表情	第53-55页
·从多表情源合成人脸表情图像	第55-56页
·存在的不足	第56-57页
·基于形变模型的人脸表情合成	第57-60页
·人脸图像的表达	第57-58页
·确定合成表情图像的形状	第58-59页
·确定合成表情图像的表情细节纹理	第59-60页
·实验结果	第60-65页
·小结	第65-66页
第五章 人脸老化模拟	第66-77页
·引言	第66-67页
·人脸图像的线性重构	第67-69页
·人脸图像的直接线性重构	第67页
·基于形变模型的人脸图像重构	第67-68页
·高斯低通滤波下线性重构的近似不变性	第68-69页
·基于形变模型的人脸老化模拟方法	第69-73页
·人脸老化模拟的基本思想	第69页
·人脸图像的预处理	第69-70页
·人脸老化模拟方法一	第70-72页
·人脸老化模拟方法二	第72-73页
·实验结果	第73-76页
·小结	第76-77页
第六章 数字水印技术	第77-98页
·引言	第77-78页
·基于奇异值分解的双层水印算法	第78-84页
·基于奇异值分解的单层水印算法介绍	第78-81页
·双层网格	第81-82页
·数字水印的嵌入	第82-83页
·数字水印的提取	第83-84页
·基于矩阵范数的数字水印算法	第84-88页
·矩阵范数	第84-85页
·基于奇异值分解和量化的水印算法的本质	第85-86页
·水印的嵌入	第86-87页
·水印的提取	第87-88页
·实验结果	第88-96页
·小结	第96-98页
第七章 总结与展望	第98-102页
·本文工作总结	第98-100页
·图像变形方面	第98页
·表情合成方面	第98-99页
·老化模拟方面	第99页
·数字水印方面	第99-100页
·未来工作展望	第100-102页
参考文献	第102-113页
攻读博士学位期间发表的学术论文	第113-114页
致谢	第114页