基于单张正面图象的三维人脸建模研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 三维人脸模型重构技术 | 第15-30页 |
| 2.1 传统三维人脸重建方法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 参数化人脸重建法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于生理肌肉特征的重建 | 第16-18页 |
| 2.1.3 基于图像技术的三维重建法 | 第18-21页 |
| 2.2 基于模型的重构方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 通用模型人脸重建法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 形变模型人脸重建法 | 第23-24页 |
| 2.3 三维人脸数据的获取 | 第24-26页 |
| 2.4 国内外知名三维人脸数据库 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于稀疏特征点和TPS的三维人脸重建 | 第30-51页 |
| 3.1 三维人脸数据的预处理与提取 | 第30-31页 |
| 3.2 三维人脸数据的对齐 | 第31-37页 |
| 3.2.1 光流对应法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 网格重采样对应法 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于特征分块的稠密对应法 | 第34-35页 |
| 3.2.4 二维TPS薄板样条函数对应法 | 第35-37页 |
| 3.3 三维人脸的形状重建 | 第37-43页 |
| 3.3.1 三维稀疏形变模型 | 第37-39页 |
| 3.3.2 稀疏特征点提取与系数对应 | 第39-41页 |
| 3.3.3 一般模型到特定模型的形变 | 第41-43页 |
| 3.4 三维人脸的纹理恢复 | 第43-47页 |
| 3.4.1 垂直投影法恢复人脸纹理信息 | 第43-44页 |
| 3.4.2 基于椭圆判别准则的非肤色区域修正 | 第44-47页 |
| 3.5 基于泊松图像融合的人耳恢复 | 第47-50页 |
| 3.5.1 泊松图像融合技术简介 | 第47-48页 |
| 3.5.2 人耳部分的恢复 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 实验结果分析与应用 | 第51-60页 |
| 4.1 实验流程与评价指标 | 第51-55页 |
| 4.1.1 重构时间效率 | 第53页 |
| 4.1.2 重构真实感与性能比较 | 第53-55页 |
| 4.1.3 存在的问题与改进之处 | 第55页 |
| 4.2 三维人脸的应用 | 第55-59页 |
| 4.2.1 多视角二维人脸图像生成 | 第55-56页 |
| 4.2.2 基于三维模型的PCA人脸识别 | 第56-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
