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基于多幅照片的三维人脸重建算法研究和实现

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 主要工作和章节安排第11-12页
    1.4 本章小结第12-13页
第二章 三维人脸重建技术相关背景知识第13-20页
    2.1 三维人脸模型数据结构及表示第13-15页
    2.2 面部数据信息的获取方式第15-16页
        2.2.1 基于物理装置的数据获取第15-16页
        2.2.2 基于图像的数据获取第16页
    2.3 三维重构方法概述第16-19页
        2.3.1 基于扫描的三维人脸重构方法第16-17页
        2.3.2 基于视频建立人脸模型的方法第17页
        2.3.3 基于图像建立人脸模型的方法第17-19页
    2.4 本章小结第19-20页
第三章 基于多特征选择的SDM人脸特征点提取第20-35页
    3.1 问题描述第20-21页
    3.2 人脸特征点提取第21-32页
        3.2.1 特征点提取的一般方法第21-26页
        3.2.2 多特征选择的SDM方法第26-32页
    3.3 基于多特征选择的SDM算法实现和分析第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于B样条线的三维人脸形变第35-51页
    4.1 问题描述第35-42页
        4.1.1 径向基插值法第36-38页
        4.1.2 DFFD(Dirichlet Free-Form Deformation)自由变形方法第38-42页
    4.2 基于梯度权值的B样条插值法第42-48页
        4.2.1 B样条基函数第42-45页
        4.2.2 基于梯度权值的B样条插值算法第45-48页
    4.3 径向基插值、DFFD、B样条线插值算法实现与分析第48-50页
    4.4 本章小结第50-51页
第五章 基于泊松融合的纹理拼接和映射第51-60页
    5.1 问题描述第51-55页
        5.1.1 标准纹理映射第51-52页
        5.1.2 垂直投影纹理映射第52-54页
        5.1.3 纹理柱状展开第54-55页
    5.2 基于泊松融合的纹理拼接第55-57页
        5.2.1 泊松融合方法简介第55-56页
        5.2.2 人脸正侧脸的无缝融合第56-57页
    5.3 泊松融合实验第57-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 基于多幅照片的三维人脸重构设计与实现第60-66页
    6.1 人脸特征点的提取第60页
    6.2 三维人脸模型的调节实现第60-63页
        6.2.1 求解仿射摄像机第61-62页
        6.2.2 模型局部调节第62-63页
    6.3 纹理贴图获取和映射第63-64页
    6.4 在线试衣原型系统第64-65页
    6.5 本章小结第65-66页
第七章 总结与展望第66-68页
    7.1 主要工作与创新点第66页
    7.2 未来工作展望第66-68页
参考文献第68-71页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第71-72页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第72-73页
附录3 攻读硕士学位期间申请的专利第73-74页
致谢第74页

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