基于机器学习的人脸卡通化方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·人脸卡通化的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·人脸卡通化的现状及发展 | 第11-14页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 特征提取及马尔科夫网络模型 | 第16-32页 |
| ·图像的预处理 | 第16-17页 |
| ·图像的归一化 | 第16-17页 |
| ·图像的特征提取 | 第17-27页 |
| ·局部二值模式 | 第17-21页 |
| ·SIFT 特征描述 | 第21-27页 |
| ·马尔科夫网络模型 | 第27-29页 |
| ·马尔科夫随机场 | 第27页 |
| ·图像马尔科夫网络模型 | 第27-29页 |
| ·图像块的拼接技术 | 第29-31页 |
| ·直接平均融合法 | 第29页 |
| ·多分辨率样条技术融合法 | 第29-30页 |
| ·加权平均融合法 | 第30页 |
| ·中值滤波融合法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于MN 模型的人脸卡通化算法设计 | 第32-46页 |
| ·基于MN 模型的人脸卡通化算法框架 | 第32-34页 |
| ·理论基础 | 第32-33页 |
| ·人脸卡通化算法框架 | 第33-34页 |
| ·图像预处理 | 第34-37页 |
| ·人脸的归一化 | 第34-35页 |
| ·颜色空间的转换 | 第35页 |
| ·分块准则 | 第35-37页 |
| ·候选卡通块的选择 | 第37-38页 |
| ·表示方法 | 第37页 |
| ·人脸块-人脸块的选择 | 第37-38页 |
| ·马尔科夫网络模型 | 第38-40页 |
| ·合成卡通人脸 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·人脸卡通块图像集的构造 | 第41-44页 |
| ·人脸卡通化的实验结果与分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于特征匹配的人脸卡通化算法 | 第46-55页 |
| ·算法框架 | 第46-47页 |
| ·预处理 | 第47-48页 |
| ·候选卡通块的选择 | 第48-51页 |
| ·SIFT 算子在人脸-卡通块中的应用 | 第48-49页 |
| ·LBP 算子在人脸-卡通块中的应用 | 第49-51页 |
| ·相邻卡通块间的兼容性 | 第51-52页 |
| ·彩色卡通图像 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 人脸卡通化的软件实现 | 第55-58页 |
| ·软件的功能设计 | 第55-56页 |
| ·软件的结构设计 | 第56页 |
| ·算法设计与实现 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
