| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 颅面复原主要步骤 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究内容及创新点 | 第13-14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 颅面数据获取及预处理 | 第15-32页 |
| 2.1 颅面数据的采集与管理 | 第15-16页 |
| 2.2 颅面数据三维建模方法 | 第16-29页 |
| 2.2.1 基于影像数据的建模 | 第16-19页 |
| 2.2.2 基于多视深度图像的建模 | 第19-21页 |
| 2.2.3 三维模型孔洞修补 | 第21-25页 |
| 2.2.4 模型光顺处理 | 第25-28页 |
| 2.2.5 颅面数据处理结果 | 第28-29页 |
| 2.3 基于深度图的颅面数据降维方法 | 第29-30页 |
| 2.3.1 三维颅面数据降维映射 | 第29-30页 |
| 2.3.2 三维颅面数据降维实验结果 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于三维模型及二维数据的相似度计算方法 | 第32-60页 |
| 3.1 基于面貌特征点的相似度计算 | 第32-34页 |
| 3.1.1 基于面貌特征点的特征提取 | 第32-33页 |
| 3.1.2 特征向量的相似度计算 | 第33-34页 |
| 3.1.3 基于面貌特征点的相似度评价结果分析 | 第34页 |
| 3.2 基于面貌轮廓曲线的相似度计算 | 第34-38页 |
| 3.2.1 面貌轮廓曲线 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于面貌轮廓曲线的相似度计算 | 第36-37页 |
| 3.2.3 基于面貌轮廓曲线相似度评价结果分析 | 第37-38页 |
| 3.3 基于测地距离的相似度计算 | 第38-42页 |
| 3.3.1 顶点集合间的空间分布关系 | 第38-40页 |
| 3.3.2 提取面貌模型中的等测地区域 | 第40-41页 |
| 3.3.3 基于分布矩阵的相似度计算 | 第41页 |
| 3.3.4 基于测地距离的相似度计算结果分析 | 第41-42页 |
| 3.4 基于二维照片的重构面貌的相似度计算 | 第42-51页 |
| 3.4.1 人脸识别领域的相关方法 | 第42-43页 |
| 3.4.2 基于照片的相似度计算算法 | 第43-47页 |
| 3.4.3 基于特征点质量的相似度度量 | 第47-50页 |
| 3.4.4 与三维模型的相似度计算方法对比 | 第50-51页 |
| 3.5 本文颅面相似度计算方法 | 第51-58页 |
| 3.5.1 卷积神经网络简介 | 第51-55页 |
| 3.5.2 卷积神经网络搭建 | 第55-57页 |
| 3.5.3 卷积神经网络搭建结果 | 第57-58页 |
| 3.5.4 颅面相似度计算方法对比 | 第58页 |
| 3.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 颅面相似度计算实验结果与分析 | 第60-71页 |
| 4.1 二维颅面相似性度量实验 | 第60页 |
| 4.2 三维颅面相似性度量实验 | 第60-62页 |
| 4.2.1 卷积神经网络结构对颅面相似度评价的影响 | 第60-62页 |
| 4.2.2 迭代次数对实验结果的影响 | 第62页 |
| 4.3 多元颅面相似性度量实验 | 第62-64页 |
| 4.3.1 Gray-D数据融合方案 | 第62-63页 |
| 4.3.2 RGB-D-W数据融合方案 | 第63-64页 |
| 4.3.3 RGB-D数据融合方案 | 第64页 |
| 4.4 卷积神经网络可视化及颅面相似度计算结果 | 第64-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 颅面相似度计算系统实现 | 第71-76页 |
| 5.1 系统功能设计 | 第71页 |
| 5.1.1 数据训练模块 | 第71页 |
| 5.1.2 相似度计算模块 | 第71页 |
| 5.2 系统功能结构模块 | 第71-72页 |
| 5.3 系统流程图 | 第72-73页 |
| 5.4 系统实现 | 第73-75页 |
| 5.4.1 系统开发环境与运行环境 | 第73页 |
| 5.4.2 系统实现 | 第73-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 本文工作总结 | 第76页 |
| 本文未来展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |