| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1．1 研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1．2 研究概况 | 第10-13页 |
| 1．3 本文主要研究内容与工作安排 | 第13-15页 |
| 第二章 三维人脸提取与预处理 | 第15-22页 |
| 2．1 引言 | 第15页 |
| 2．2 三维人脸提取 | 第15-18页 |
| 2．2．1 头部肩部分离 | 第15-17页 |
| 2．2．2 脸部标志点定位 | 第17页 |
| 2．2．3 网格裁减 | 第17-18页 |
| 2．3 三维曲面噪声预处理方法 | 第18-21页 |
| 2．3．1 相关工作 | 第18-20页 |
| 2．3．2 实验 | 第20-21页 |
| 2．4 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 三维人脸标志点定位 | 第22-38页 |
| 3．1 引言 | 第22页 |
| 3．2 三维人脸标志点定位方法概述 | 第22-24页 |
| 3．3 基于连续SHAPE INDEX和几何约束的标志点定位方法 | 第24-36页 |
| 3．3．1 方法的基本思路 | 第24-25页 |
| 3．3．2 Shape Index特征 | 第25页 |
| 3．3．3 连续Shape Index | 第25-30页 |
| 3．3．4 阈值分割及三维区域标记 | 第30-32页 |
| 3．3．5 基于几何形状约束的区域选择 | 第32-35页 |
| 3．3．6 实验 | 第35-36页 |
| 3．4 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 三维人脸配准 | 第38-51页 |
| 4．1 引言 | 第38-39页 |
| 4．2 配准方法概述 | 第39-41页 |
| 4．3 混合配准方法 | 第41-50页 |
| 4．3．1 基于标志点的粗配准算法 | 第42-43页 |
| 4．3．2 基于主轴分析的粗配准算法 | 第43-46页 |
| 4．3．3 基于ICP的精配准 | 第46-47页 |
| 4．3．4 最近点查找 | 第47-48页 |
| 4．3．5 实验 | 第48-50页 |
| 4．4 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 三维人脸识别 | 第51-63页 |
| 5．1 引言 | 第51页 |
| 5．2 识别算法概述 | 第51-55页 |
| 5．3 PCA、LDA、ICP和HAUSDORFF距离在三维人脸识别中的应用分析 | 第55-62页 |
| 5．3．1 方法的基本思路 | 第55-56页 |
| 5．3．2 PCA及其在三维人脸识别中的应用 | 第56-58页 |
| 5．3．3 LDA及其在三维人脸识别中的应用 | 第58-60页 |
| 5．3．4 Hausdorff距离 | 第60-61页 |
| 5．3．5 实验 | 第61-62页 |
| 5．4 小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| 6．1 总结 | 第63-64页 |
| 6．2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士期间发表论文、参加科研项目及获奖情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |