图像中人脸自动替换技术的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 人脸图像中的脸部特征提取 | 第16-29页 |
| 2.1 人脸检测 | 第16-22页 |
| 2.1.1 Haar-like特征与积分图 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于AdaBoost的学习算法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 级联分类器 | 第21-22页 |
| 2.2 人脸特征点定位 | 第22-25页 |
| 2.2.1 CLM算法原理 | 第22-25页 |
| 2.2.2 人脸特征点提取的改进 | 第25页 |
| 2.3 头部姿势估计 | 第25-28页 |
| 2.3.1 三庭五眼 | 第26-27页 |
| 2.3.2 头部姿势参数估计 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 源人脸图像调整与人脸图像融合 | 第29-46页 |
| 3.1 人脸感兴趣区域的提取与源人脸图像的对齐 | 第29-31页 |
| 3.2 源人脸图像的颜色调整 | 第31-35页 |
| 3.2.1 颜色模型介绍 | 第31-32页 |
| 3.2.2 颜色模型转换原理 | 第32-34页 |
| 3.2.3 颜色传递算法原理 | 第34-35页 |
| 3.3 人脸图像融合 | 第35-45页 |
| 3.3.1 图像融合介绍 | 第36-41页 |
| 3.3.2 基于泊松图像编辑的人脸图像融合 | 第41-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 眼镜遮挡情况下的人脸替换 | 第46-58页 |
| 4.1 精确的人眼定位 | 第47-53页 |
| 4.1.1 图像二值化 | 第47-50页 |
| 4.1.2 人眼感兴趣区域的提取 | 第50-51页 |
| 4.1.3 人眼区域精确提取 | 第51-53页 |
| 4.2 眼镜检测 | 第53-56页 |
| 4.2.1 样本选择规则 | 第53-54页 |
| 4.2.2 眼镜检测样本 | 第54-56页 |
| 4.3 算法实现与实验结果 | 第56-57页 |
| 4.3.1 眼镜遮挡情况下人脸替换算法的实现 | 第56页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 人脸替换系统的实现与实验分析 | 第58-71页 |
| 5.1 人脸替换系统的设计与实现 | 第58-61页 |
| 5.1.1 人脸数据库的构建 | 第58-59页 |
| 5.1.2 基于人脸属性的人脸搜索 | 第59-60页 |
| 5.1.3 人脸替换系统的实现 | 第60-61页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第61-68页 |
| 5.2.1 实验平台与实验方案 | 第61-62页 |
| 5.2.2 静态图像中的人脸替换实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 5.2.3 视频中的人脸替换实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 5.3 人脸替换技术应用的实现 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 课题研究总结 | 第71-72页 |
| 6.2 课题研究展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78-79页 |
