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基于自适应三维人脸模型的实时头部姿态估计

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 本文的主要研究内容及章节安排第17-18页
第二章 基于Haar+AdaBoost级联分类器的人脸检测第18-25页
    2.1 人脸检测算法概述第18-20页
    2.2 基于Haar+AdaBoost的人脸检测第20-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 基于SDM的人脸对齐第25-38页
    3.1 人脸对齐方法概述第25-26页
    3.2 基于SDM的人脸对齐第26-33页
    3.3 实验结果与分析第33-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 头部姿态估计及其应用第38-57页
    4.1 头部姿态估计概述第38-40页
    4.2 基于模板匹配的头部姿态估计第40-47页
        4.2.1 模板匹配第40-43页
        4.2.2 几何模型第43-45页
        4.2.3 头部姿态估计第45页
        4.2.4 实验结果与分析第45-47页
    4.3 基于自适应POSIT的头部姿态估计第47-53页
        4.3.1 POSIT算法第47-49页
        4.3.2 头部姿态估计第49-50页
        4.3.3 实验结果与分析第50-53页
    4.4 基于SDM和头部姿态估计的疲劳驾驶检测第53-56页
        4.4.1 疲劳驾驶检测第53-54页
        4.4.2 实验结果与分析第54-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第五章 总结和展望第57-59页
    5.1 本文总结第57-58页
    5.2 未来展望第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第63-64页

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