| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-10页 |
| ·AAM国内外发展历程 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容及安排 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 主动外观模型 | 第13-31页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·AAM建模 | 第13-26页 |
| ·特征点标定与图像对齐 | 第14-19页 |
| ·建立形状模型 | 第19-22页 |
| ·建立纹理模型 | 第22-26页 |
| ·AAM匹配计算 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于LUCAS-KANADE算法与AAM的人脸标定 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·LK反向合成算法 | 第31-34页 |
| ·将LK算法在AAM中的应用 | 第34-38页 |
| ·LK算法在AAM匹配计算中的应用 | 第35-37页 |
| ·人脸视频序列的跟踪 | 第37-38页 |
| ·程序实现及实验结果 | 第38-40页 |
| ·实验设计 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于支持向量机的AAM人脸识别 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·支持向量机 | 第41-46页 |
| ·统计学相关内容 | 第41-42页 |
| ·最优分类超平面 | 第42-45页 |
| ·非线性情况 | 第45页 |
| ·核函数 | 第45-46页 |
| ·基于支持向量机的人脸识别 | 第46-50页 |
| ·特征选择 | 第46页 |
| ·支持向量机分类器 | 第46-47页 |
| ·实验过程及结果 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录A (攻读硕士期间取得的成果) | 第59页 |