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真实感嘴部图像合成

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
第1章 概述第7-17页
   ·相关背景第7-11页
     ·人的发音原理第7-8页
     ·McGurk现象第8-9页
     ·音位与视位第9-10页
     ·音频与视频集成处理第10-11页
   ·应用前景第11-15页
     ·视频传输第12-13页
     ·音频视频联合编码第13页
     ·人机界面第13-14页
     ·电影制作第14-15页
   ·本文的研究内容第15-17页
第2章 嘴部图像合成的典型方法第17-25页
   ·基于参数模型的方法第17-21页
     ·基于三维网格模型的方法第17-19页
     ·基于二维网格模型的方法第19-20页
     ·基于生理模型的方法第20-21页
   ·基于样本图像的方法第21-24页
     ·基于关键帧过渡的方法第21-22页
     ·基于图像序列拼接的方法第22-23页
     ·基于人脸组件拼接的方法第23-24页
   ·小结第24-25页
第3章 嘴唇轮廓的描述与参数提取第25-34页
   ·图像预处理第25-27页
   ·轮廓提取的常用方法第27-29页
     ·蛇模型(Snakes)第27-28页
     ·主动形状模型(ASM)第28-29页
     ·变形模板第29页
   ·用变形模板描述与提取嘴唇轮廓第29-33页
     ·嘴唇轮廓模板设计第29-30页
     ·能量函数第30-32页
     ·实验结果第32-33页
   ·小结第33-34页
第4章 嘴部图像的建模第34-42页
   ·Cootes的人脸图像参数化模型第34-35页
   ·主分量分析的原理及数学表达第35-38页
   ·参数化模型的建立第38-41页
     ·形状模型第38-39页
     ·灰度模型第39-40页
     ·嘴部图像重建第40-41页
   ·小结第41-42页
第5章 从形状到灰度纹理的映射第42-51页
   ·线性映射第42-45页
     ·线性方程组的伪逆解第42-44页
     ·用线性方法实现从形状到灰度的映射第44-45页
   ·非线性映射第45-49页
     ·神经网络简介第46-48页
     ·用神经网络实现从形状到灰度的映射第48-49页
   ·合成结果第49-50页
   ·小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-54页
   ·本文研究内容的总结第51-52页
   ·进一步研究的展望第52-54页
参考文献第54-57页
致谢第57-58页
个人简历第58页

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