基于主动表观模型的研究与改进
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究的目的与意义 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·论文研究内容 | 第18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 主动表观模型 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·AAM的相关知识 | 第21-30页 |
| ·点分布模型 | 第22-23页 |
| ·训练样本对齐 | 第23-26页 |
| ·主成分分析法(PCA) | 第26-28页 |
| ·分段线性仿射 | 第28-30页 |
| ·AAM模型建立 | 第30-32页 |
| ·统计形状(Shape)建模 | 第30-31页 |
| ·统计纹理(Texture)建模 | 第31页 |
| ·表观(Appearance)建模 | 第31-32页 |
| ·AAM拟合计算 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于反向组合的AAM拟合算法 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·基于线性回归的AAM拟合算法 | 第34页 |
| ·基于Lucas-Kanade的拟合算法 | 第34-36页 |
| ·基于L-K的拟合算法 | 第36-37页 |
| ·基于反向组合L-K的AAM图像定位 | 第37-45页 |
| ·分段仿射 | 第38-39页 |
| ·Jacobian矩阵计算 | 第39-40页 |
| ·逆变形 | 第40-41页 |
| ·全局形状转换 | 第41-42页 |
| ·全局形状转换后的分段仿射及Jacobian矩阵 | 第42页 |
| ·基于反向组合L-K的AAM算法过程 | 第42-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-48页 |
| ·人脸图像库简介 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·算法存在的不足 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于核方法的AAM拟合算法 | 第50-58页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·KPCA背景知识 | 第50-51页 |
| ·KPCA推导过程 | 第51-53页 |
| ·基于核方法的AAM | 第53-54页 |
| ·实验结果 | 第54-57页 |
| ·实验过程 | 第55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于AAM的岭回归人脸姿态估计 | 第58-66页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·人脸姿态估计 | 第58-59页 |
| ·基于岭回归的姿态估计 | 第59-62页 |
| ·岭回归分析 | 第60页 |
| ·基于线性岭回归的姿态估计 | 第60-62页 |
| ·基于AAM模型的岭回归姿态估计 | 第62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-69页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第74-75页 |
