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面向精准口腔医疗的面部形态辅助检测方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景与意义第10-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 人体面部测量第13-14页
        1.2.2 面部特征点定位第14-16页
        1.2.3 面部形态分析第16-17页
    1.3 本文的主要工作第17-18页
    1.4 论文的结构安排第18-19页
第二章 相关技术研究第19-29页
    2.1 人体面部测量方法第19-20页
    2.2 面部特征点定位算法第20-24页
    2.3 聚类分析算法第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第三章 基于改进ASM算法的人体面部测量第29-46页
    3.1 Farkas体系的面部测量指标第29-32页
    3.2 ASM算法面部特征点定位第32-34页
    3.3 基于积分投影的全局形状模型第34-42页
        3.3.1 面部全局形状模型构建第34-39页
        3.3.2 口眼区域初始定位第39-42页
    3.4 基于边缘检测的局部纹理模型第42-45页
        3.4.1 面部局部灰度模型构建第42-43页
        3.4.2 边缘特征点定位第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第四章 基于改进DBSCAN算法的面部形态分析第46-57页
    4.1 面部形态评价指标第46-49页
        4.1.1 正貌评价指标第46-47页
        4.1.2 侧貌评价指标第47-49页
    4.2 无量纲化数据预处理第49-52页
    4.3 DBSCAN面部形态聚类分析第52-56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 算法对比与分析第57-66页
    5.1 面部测量对比实验第57-61页
    5.2 面部形态分析实验第61-65页
    5.3 本章小结第65-66页
第六章 面部形态辅助检测系统的设计与实现第66-78页
    6.1 面部形体辅助检测系统框架第66-67页
    6.2 特征点测量模块的实现第67-72页
        6.2.1 主动形状模型子模块第68-70页
        6.2.2 积分投影定位子模块第70-71页
        6.2.3 边缘纹理模型子模块第71-72页
    6.3 面部形态分析模块实现第72-74页
        6.3.1 无量纲化子模块第73页
        6.3.2 聚类分析子模块第73-74页
    6.4 测量分析输出的实现第74-75页
        6.4.1 表格输出子模块第74-75页
    6.5 界面使用示例第75-77页
    6.6 本章小结第77-78页
第七章 总结与展望第78-80页
    7.1 全文总结第78-79页
    7.2 后续工作展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-83页

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