基于等距曲线的不同表情及姿态三维人脸识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·人脸识别的研究背景 | 第10页 |
| ·三维人脸识别的提出 | 第10页 |
| ·三维人脸识别的优势和困难 | 第10-12页 |
| ·三维人脸识别的优势 | 第10-11页 |
| ·三维人脸识别的困难 | 第11-12页 |
| ·主要的三维人脸库介绍 | 第12-13页 |
| ·不同姿态的三维人脸数据的配准 | 第13-18页 |
| ·配准流程概述 | 第13-14页 |
| ·度量相似性的常用方法 | 第14-16页 |
| ·基于ICP算法的精确配准 | 第16-18页 |
| ·三维人脸识别对表情变化处理的主要方法 | 第18页 |
| ·论文的选题依据和研究内容 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-20页 |
| 2 本文所用特征的数学理论知识 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·等距变换 | 第20页 |
| ·测地线距离 | 第20-24页 |
| ·测地线的数学原理 | 第20-24页 |
| ·测地线的计算 | 第24页 |
| ·径向测地线距离 | 第24-25页 |
| ·径向测地线距离的介绍 | 第24页 |
| ·径向测地线距离的计算 | 第24-25页 |
| ·五种形状描述子 | 第25-28页 |
| ·五种形状描述子介绍 | 第25-26页 |
| ·种形状描述子的计算 | 第26-28页 |
| 3 不同表情及姿态的三维人脸识别算法 | 第28-36页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·点云数据的配准 | 第28-32页 |
| ·配准思想 | 第28页 |
| ·配准流程及步骤解析 | 第28-31页 |
| ·配准效果 | 第31-32页 |
| ·本文三维人脸识别流程 | 第32-36页 |
| ·点云预处理 | 第33页 |
| ·深度图像和灰度图像 | 第33页 |
| ·径向测地距离图像和等距曲线 | 第33页 |
| ·表情不变量特征和形状描述子特征 | 第33-34页 |
| ·分类识别 | 第34-36页 |
| 4 三维人脸识别的数值实验与结果分析 | 第36-42页 |
| ·实验环境介绍 | 第36页 |
| ·实验所用数据库介绍 | 第36-37页 |
| ·实验的测试集和人脸库介绍 | 第37-38页 |
| ·数值实验结果及分析 | 第38-42页 |
| ·数值实验结果 | 第38-40页 |
| ·数值实验结果分析 | 第40-42页 |
| 结论 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
