基于多目视觉的适境计算理论研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 序 | 第9-12页 |
| 1 综述 | 第12-20页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| ·人脸识别研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·人脸识别主要难点 | 第15-16页 |
| ·人脸识别主要研究方法 | 第16-17页 |
| ·本文研究内容 | 第17-18页 |
| ·文章结构安排 | 第18-20页 |
| 2 多目立体视觉 | 第20-25页 |
| ·多目立体视觉 | 第20-21页 |
| ·多目视觉的研究内容 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多目视觉下的适境计算 | 第25-34页 |
| ·适境计算概念及框架 | 第25页 |
| ·人脸特征点定位 | 第25-30页 |
| ·ASM模型 | 第26-30页 |
| ·人脸姿态估计 | 第30-33页 |
| ·人脸姿态表示 | 第30-31页 |
| ·人脸旋转角度估计 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 适境计算框架下的信息融合 | 第34-46页 |
| ·多传感器信息融合 | 第34-36页 |
| ·信息融合的层次 | 第34-35页 |
| ·信息融合的主要方法 | 第35-36页 |
| ·适境计算框架下的信息融合 | 第36页 |
| ·广义回归线性神经网络 | 第36-38页 |
| ·基本概率分配 | 第38-39页 |
| ·Dempster-Shafer证据理论 | 第39-45页 |
| ·基本概念 | 第40-41页 |
| ·Dempster-Shafer组合规则 | 第41-42页 |
| ·证据理论冲突处理 | 第42-44页 |
| ·决策规则 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验仿真与系统设计 | 第46-53页 |
| ·实验仿真 | 第46-49页 |
| ·系统设计 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |
