基于增强现实的人脸卡通化技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 主要研究内容和论文章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 本文特色 | 第11页 |
| 1.3.3 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 1.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 基于图像欧氏距离的 PCA 人脸识别算法 | 第13-20页 |
| 2.1 人脸识别 | 第13页 |
| 2.2 图像距离 | 第13-15页 |
| 2.2.1 传统欧氏距离 | 第14页 |
| 2.2.2 图像欧氏距离 | 第14-15页 |
| 2.3 PCA 人脸识别算法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 PCA 人脸识别过程 | 第16-17页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于闭合解的图像抠图 | 第20-30页 |
| 3.1 抠图技术 | 第20-23页 |
| 3.1.1 用户交互方式 | 第21-22页 |
| 3.1.2 自然图像抠图技术现状 | 第22-23页 |
| 3.2 基于闭合解的图像抠图 | 第23-29页 |
| 3.2.1 基本理论 | 第24-27页 |
| 3.2.2 用户约束条件 | 第27-28页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第28-29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于泊松编辑的图像合成 | 第30-37页 |
| 4.1 数字图像合成 | 第30-32页 |
| 4.2 基于泊松编辑图像合成 | 第32-36页 |
| 4.2.1 基本原理 | 第33-34页 |
| 4.2.2 离散泊松解决 | 第34-35页 |
| 4.2.3 无缝融合 | 第35页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第35-36页 |
| 4.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于增强现实的人脸卡通化系统实现 | 第37-48页 |
| 5.1 基本框架 | 第37页 |
| 5.2 实验环境 | 第37-38页 |
| 5.3 人脸检测 | 第38-39页 |
| 5.3.1 引言 | 第38-39页 |
| 5.3.2 Viola-Jones 人脸检测 | 第39页 |
| 5.4 建库 | 第39-41页 |
| 5.4.1 建立卡通图库 | 第40-41页 |
| 5.4.2 建立转换后的人脸区域库 | 第41页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第41-47页 |
| 5.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 6.1 本文的总结 | 第48-49页 |
| 6.2 未来展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第56页 |
