| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12页 |
| 1.3 主要创新点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容组织 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸及头发重建算法综述 | 第14-20页 |
| 2.1 人脸重建 | 第14-17页 |
| 2.1.1 脸部模型参数化表示 | 第14-16页 |
| 2.1.2 脸部重建方法 | 第16-17页 |
| 2.2 头发重建 | 第17-19页 |
| 2.2.1 简化头发模型 | 第17页 |
| 2.2.2 基于图像的头发重建 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 预备知识 | 第20-32页 |
| 3.1 全卷积网络 | 第20-23页 |
| 3.1.1 卷积神经网络 | 第20-21页 |
| 3.1.2 全卷积神经网络 | 第21-23页 |
| 3.2 Gabor滤波器 | 第23-24页 |
| 3.3 BFM人脸参数化模型 | 第24-25页 |
| 3.4 FLAME人脸参数化模型 | 第25-28页 |
| 3.5 离散拉普拉斯算子 | 第28-31页 |
| 3.5.1 离散拉普拉斯算子定义 | 第28-29页 |
| 3.5.2 拉普拉斯平滑 | 第29-31页 |
| 3.6 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 人的头部图像预处理 | 第32-48页 |
| 4.1 头发与人脸分割网络构建 | 第32-39页 |
| 4.1.1 训练数据收集 | 第33页 |
| 4.1.2 数据分割和标注 | 第33-34页 |
| 4.1.3 网络训练 | 第34页 |
| 4.1.4 结果分析 | 第34-39页 |
| 4.2 头发丝自动提取算法 | 第39-42页 |
| 4.3 手工交互修正 | 第42-46页 |
| 4.3.1 分割图修正 | 第43页 |
| 4.3.2 头发丝方向修正 | 第43-45页 |
| 4.3.3 二维人脸特征点修正 | 第45-46页 |
| 4.4 预处理时间分析 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 基于FLAME模型的人脸重建 | 第48-64页 |
| 5.1 基于特征点的FLAME脸部重建 | 第48-49页 |
| 5.1.1 FLAME三维特征点设置 | 第48页 |
| 5.1.2 基于二维特征点的脸部重建 | 第48-49页 |
| 5.2 FLAME网格脸部细节增强 | 第49-52页 |
| 5.3 FLAME网格贴图补全 | 第52-58页 |
| 5.3.1 构建FLAME网格的反照率参数化表示 | 第52-56页 |
| 5.3.2 基于FLAME的反照率参数化表示补全贴图 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果讨论与分析 | 第58-62页 |
| 5.4.1 重建结果对比 | 第58-61页 |
| 5.4.2 重建时间对比 | 第61-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 条带网格头发重建 | 第64-77页 |
| 6.1 条带头发数据库构建 | 第64-70页 |
| 6.1.1 条带网格头发生成 | 第65-68页 |
| 6.1.2 头发带数据库的构建 | 第68-70页 |
| 6.2 条带头发重建 | 第70-71页 |
| 6.3 头部融合方法 | 第71-72页 |
| 6.4 条带头发的渲染 | 第72-73页 |
| 6.5 实验结果讨论与分析 | 第73-76页 |
| 6.5.1 算法分析 | 第73-75页 |
| 6.5.2 实验结果对比 | 第75-76页 |
| 6.6 本章小结 | 第76-77页 |
| 第七章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 附件 | 第86页 |