基于图片的三维人脸自动生成与编辑算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 本文研究内容和主要贡献 | 第18-19页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 基于图像的三维人脸建模方法 | 第20-29页 |
| 2.1 三维人脸形变模型 | 第20-27页 |
| 2.1.1 建立三维人脸数据库 | 第20-21页 |
| 2.1.2 三维人脸数据的对齐 | 第21-24页 |
| 2.1.3 三维人脸数据的主成分分析处理 | 第24-27页 |
| 2.2 三维人脸形变模型与图片匹配算法 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 人脸的特征点定位与边缘提取 | 第29-42页 |
| 3.1 基于Haar特征的人脸检测 | 第29-31页 |
| 3.2 人脸特征点定位算法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 基于回归树的人脸特征点定位 | 第31页 |
| 3.2.2 图像特征的选取 | 第31-33页 |
| 3.2.3 构建单层回归器的训练数据 | 第33-34页 |
| 3.2.4 单层回归器的训练 | 第34页 |
| 3.2.5 算法的实验结果 | 第34-35页 |
| 3.3 人脸边缘提取 | 第35-40页 |
| 3.3.1 Canny边缘检测算法 | 第35-38页 |
| 3.3.2 人脸边缘的先验约束 | 第38-40页 |
| 3.3.3 算法的实验结果 | 第40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 个性化人脸建模与参数化编辑 | 第42-53页 |
| 4.1 三维人脸的投影模型 | 第42页 |
| 4.2 人脸的头部姿态估计与特征点对齐 | 第42-44页 |
| 4.3 人脸的边缘对齐 | 第44-47页 |
| 4.4 三维人脸模型与图片的像素值匹配 | 第47-48页 |
| 4.5 三维人脸模型的重建算法 | 第48-50页 |
| 4.6 三维人脸模型的参数化编辑 | 第50-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 纹理图像的生成与融合 | 第53-58页 |
| 5.1 逆向纹理映射 | 第53-54页 |
| 5.2 纹理图像融合 | 第54-56页 |
| 5.3 纹理图像重采样 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 实验结果分析 | 第58-69页 |
| 6.1 人脸特征点对齐的结果 | 第58-60页 |
| 6.2 人脸边缘提取与对齐的结果 | 第60-63页 |
| 6.3 人脸纹理贴图的结果 | 第63-64页 |
| 6.4 人脸像素对比的结果 | 第64-66页 |
| 6.5 三维人脸模型重建的结果 | 第66-67页 |
| 6.6 与其它方法对比的结果 | 第67-68页 |
| 6.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |
