东方女性人脸妆容推荐算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 人脸自动化妆研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸妆容推荐的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容与主要工作 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文主要贡献与创新 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-19页 |
| 第二章 东方女性妆容推荐数据集采集及数据预处理 | 第19-27页 |
| 2.1 东方女性妆容推荐数据集介绍 | 第19-23页 |
| 2.1.1 人脸/眼睛/嘴巴形状识别数据集介绍 | 第19-21页 |
| 2.1.2 素颜人脸数据集介绍 | 第21页 |
| 2.1.3 整体妆容集介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.4 人脸局部妆容数据集介绍 | 第22-23页 |
| 2.2 人脸图像预处理 | 第23-25页 |
| 2.2.1 基于face++的人脸特征点检测 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于特征点的人脸五官分割 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 东方女性局部妆容推荐算法 | 第27-41页 |
| 3.1 东方女性正脸部位形状识别 | 第27-31页 |
| 3.1.1 脸型/嘴型/眼型识别 | 第27-31页 |
| 3.2 局部妆容推荐规则 | 第31-37页 |
| 3.2.1 脸部妆容推荐规则 | 第32-33页 |
| 3.2.2 眉妆推荐规则 | 第33-34页 |
| 3.2.3 眼妆推荐规则 | 第34-36页 |
| 3.2.4 唇妆推荐规则 | 第36-37页 |
| 3.3 局部妆容推荐实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 人脸部位形状识别实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 3.3.2 局部妆容推荐实验结果及分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 东方女性整体妆容推荐算法 | 第41-53页 |
| 4.1 东方女性人脸特征提取 | 第41-44页 |
| 4.1.1 人脸HOG特征提取 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于vggface的人脸特征提取 | 第43-44页 |
| 4.2 人脸特征融合 | 第44-46页 |
| 4.2.1 特征降维 | 第45页 |
| 4.2.2 归一化 | 第45-46页 |
| 4.2.3 特征融合方法 | 第46页 |
| 4.3 人脸相似度计算 | 第46-47页 |
| 4.4 整体妆容推荐实验结果及分析 | 第47-51页 |
| 4.4.1 验证妆容推荐的有效性 | 第47-48页 |
| 4.4.2 验证不同特征组合妆容推荐的有效性 | 第48-49页 |
| 4.4.3 验证本文特征融合方式的有效性 | 第49-50页 |
| 4.4.4 本文方法和其他方法推荐结果对比 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 5.2 未来工作与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
