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参数化统计新模型及其应用研究--以人脸图像理解为例

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景和研究意义第10-13页
    1.2 人脸图像理解的主要研究内容第13-17页
        1.2.1 人脸检测第13-14页
        1.2.2 人脸特征点定位和人脸对齐第14-15页
        1.2.3 人脸特征抽取第15-16页
        1.2.4 人脸图像分类第16-17页
    1.3 参数化统计新模型第17-19页
        1.3.1 发展历程第17-18页
        1.3.2 研究现状和研究动机第18-19页
    1.4 论文主要研究内容和创新点第19-21页
    1.5 论文的组织结构第21-22页
        1.5.1 符号系统第21页
        1.5.2 论文结构第21-22页
第二章 参数化统计模型第22-42页
    2.1 主动形状模型第22-30页
        2.1.1 点分布模型第22-25页
        2.1.2 参数化形状模型第25-26页
        2.1.3 主动形状模型及其匹配算法第26-30页
    2.2 主动表观模型第30-40页
        2.2.1 形状无关全局纹理第31-32页
        2.2.2 全局纹理模型第32-34页
        2.2.3 主动表观模型第34-36页
        2.2.4 主动表观模型匹配算法第36-40页
    2.3 本章小结第40-42页
第三章 在不完备数据集下构建基于张量的主动表观模型第42-66页
    3.1 引言第42-45页
    3.2 张量代数基础第45-49页
        3.2.1 张量基本概念第46-47页
        3.2.2 张量分解算法第47-48页
        3.2.3 基于张量的降维算法第48-49页
    3.3 统一化的人脸特征点定位策略第49-51页
    3.4 建立基于不完备训练集的张量主动表观模型第51-57页
        3.4.1 张量结构下的缺失样本初始化第52-53页
        3.4.2 基于M2SA的张量数据补全第53-55页
        3.4.3 建立基于不完备张量的主动表观模型第55-57页
    3.5 实验结果和分析第57-63页
        3.5.1 实验环境设置第57-58页
        3.5.2 初始化算法性能对比第58-61页
        3.5.3 张量主动表观模型匹配精度第61-63页
    3.6 本章小结第63-66页
第四章 基于无监督特征学习的自适应随机级联回归森林第66-82页
    4.1 引言第66-68页
    4.2 级联回归模型第68-69页
    4.3 基于稀疏自编码器的无监督特征学习第69-72页
    4.4 自适应随机级联回归森林第72-75页
        4.4.1 随机级联回归森林第72-73页
        4.4.2 自适应形状更新策略第73-74页
        4.4.3 自适应局部特征抽取第74-75页
    4.5 实验结果和分析第75-81页
        4.5.1 实验环境设置第75-76页
        4.5.2 在LFPW数据库上的实验结果第76-78页
        4.5.3 在COFW数据库上的实验结果第78-81页
    4.6 本章小结第81-82页
第五章 参数化三维形变模型在级联回归中的应用第82-98页
    5.1 引言第82-84页
    5.2 基于三维形变模型的虚拟训练样本合成第84-87页
    5.3 基于动态多尺度局部特征的两阶段级联回归算法第87-89页
        5.3.1 两阶段级联回归模型第87-88页
        5.3.2 动态多尺度局部特征抽取第88-89页
    5.4 实验结果和分析第89-96页
        5.4.1 实验环境设置第90-91页
        5.4.2 在合成的虚拟人脸数据库上的实验结果第91-94页
        5.4.3 在Multi-PIE人脸数据库上的实验结果第94-96页
    5.5 本章小结第96-98页
第六章 总结与展望第98-100页
    6.1 论文总结第98-99页
    6.2 研究展望第99-100页
致谢第100-102页
参考文献第102-110页
附录1:作者在攻读博士学位期间发表的论文第110-111页

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