基于特征检测的多视角眼镜虚拟试戴算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第2章 眼镜虚拟试戴的相关技术 | 第22-36页 |
| 2.1 眼镜虚拟试戴的介绍 | 第22-25页 |
| 2.1.1 眼镜虚拟试戴的基本原理 | 第22-23页 |
| 2.1.2 眼镜虚拟试戴方法分类 | 第23-24页 |
| 2.1.3 眼镜相关知识 | 第24-25页 |
| 2.2 人眼定位算法 | 第25-32页 |
| 2.2.1 Haar-like特征 | 第26-27页 |
| 2.2.2 基于AdaBoost的强分类器训练 | 第27-30页 |
| 2.2.3 强分类器级联 | 第30-32页 |
| 2.3 图像处理相关技术 | 第32-35页 |
| 2.3.1 图像分割 | 第32-33页 |
| 2.3.2 仿射变换 | 第33-34页 |
| 2.3.3 图像合成 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进的人眼定位算法 | 第36-46页 |
| 3.1 虚拟试戴中人眼定位特点分析 | 第36-37页 |
| 3.2 改进的人眼定位算法框架 | 第37页 |
| 3.3 图像的预处理 | 第37-39页 |
| 3.4 备选区域挑选 | 第39-40页 |
| 3.5 基于灰度信息的人眼定位 | 第40-41页 |
| 3.6 改进的人眼定位算法过程 | 第41-42页 |
| 3.7 实验 | 第42-45页 |
| 3.7.1 实验环境 | 第42-43页 |
| 3.7.2 人眼定位实验 | 第43-44页 |
| 3.7.3 实验结果分析 | 第44-45页 |
| 3.8 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 一种多视角眼镜虚拟试戴算法 | 第46-59页 |
| 4.1 算法的总体介绍 | 第46页 |
| 4.2 成像瞳距序列纠错 | 第46-51页 |
| 4.2.1 最长单调子序列 | 第47-49页 |
| 4.2.2 序列纠错算法 | 第49-51页 |
| 4.3 头部姿态检测 | 第51-54页 |
| 4.3.1 头部姿态检测投影模型 | 第51-53页 |
| 4.3.2 正面成像瞳距估计 | 第53-54页 |
| 4.4 实验 | 第54-58页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第54页 |
| 4.4.2 头部姿态检测实验 | 第54-56页 |
| 4.4.3 虚拟试戴效果实验 | 第56-58页 |
| 4.4.4 实验结果分析 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
