三维人脸表情合成研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 插图目录 | 第12-14页 |
| 表格目录 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-38页 |
| ·三维人脸表情合成研究的背景、内容和意义 | 第15-19页 |
| ·研究背景 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究意义与应用领域 | 第17-19页 |
| ·三维人脸表情合成技术研究综述 | 第19-33页 |
| ·三维人脸外观造型研究 | 第19-21页 |
| ·基于网格变形的表情合成方法 | 第21-27页 |
| ·基于数据驱动的表情合成方法 | 第27-32页 |
| ·国内研究现状 | 第32-33页 |
| ·三维人脸表情合成当前的难点 | 第33-34页 |
| ·本文的研究工作内容及创新之处 | 第34-36页 |
| ·本文的篇章结构 | 第36-38页 |
| 第二章 三维人脸数据预处理以及人脸统计建模 | 第38-57页 |
| ·三维人脸数据库 | 第38-40页 |
| ·三维人脸点云数据预处理 | 第40-41页 |
| ·基于对应匹配的三维人脸数据标准化 | 第41-50页 |
| ·问题的提出及讨论 | 第41-42页 |
| ·三维人脸的对应获取算法 | 第42-48页 |
| ·数据准备 | 第42-43页 |
| ·抽取展开图像特征点信息 | 第43页 |
| ·图像间对应关系的确定 | 第43-47页 |
| ·三维人脸间对应关系的确定 | 第47-48页 |
| ·实验结果 | 第48-50页 |
| ·三维人脸统计模型的建模及应用 | 第50-55页 |
| ·三维人脸形变模型 | 第50-52页 |
| ·基于形变模型的三维人脸匹配 | 第52-54页 |
| ·形变模型的其他应用 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第三章 用于人脸表情合成的生理模型 | 第57-81页 |
| ·背景知识介绍 | 第57-62页 |
| ·人脸解剖结构及力学特征分析 | 第57-61页 |
| ·现有生理模型简析 | 第61-62页 |
| ·人脸肌肉模型 | 第62-69页 |
| ·三维人脸肌肉模型 | 第62-67页 |
| ·基于肌肉模型的人脸表情合成 | 第67-69页 |
| ·一种新的人脸生理模型 | 第69-76页 |
| ·肌肉模型与骨骼结构 | 第70-72页 |
| ·皮肤模型 | 第72-73页 |
| ·模型的表情驱动机制 | 第73-76页 |
| ·生理模型的自适应匹配 | 第76-78页 |
| ·外观匹配 | 第76页 |
| ·模型参数匹配 | 第76-78页 |
| ·实验结果 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-81页 |
| 第四章 人脸表情合成的统计方法实现 | 第81-109页 |
| ·背景介绍 | 第81-85页 |
| ·人脸表情空间简述 | 第81-84页 |
| ·基于统计分析的表情合成方法简析 | 第84-85页 |
| ·基于双线性分析的三维人脸表情模拟 | 第85-97页 |
| ·双线性分析 | 第86-89页 |
| ·"身份—表情"双线性统计模型 | 第89-93页 |
| ·实验结果 | 第93-97页 |
| ·基于肌肉参数驱动的统计表情合成方法 | 第97-102页 |
| ·基于人脸分区的双线性表情模型 | 第97-99页 |
| ·肌肉参数驱动的双线性表情合成 | 第99-102页 |
| ·基于流形分析的非线性表情合成模型 | 第102-107页 |
| ·低维表情流形 | 第103-105页 |
| ·基于表情流形的表情合成 | 第105-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第五章 三维人脸表情合成系统 | 第109-118页 |
| ·引言 | 第109-111页 |
| ·系统框架 | 第111-113页 |
| ·系统组成 | 第113-114页 |
| ·人脸表情合成系统运行介绍 | 第114-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 总结与展望 | 第118-122页 |
| ·论文工作总结 | 第118-119页 |
| ·未来工作展望 | 第119-122页 |
| 参考文献 | 第122-131页 |
| 致谢 | 第131-132页 |
| 读博期间发表及完成的学术论文 | 第132页 |
