| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·基于模型的人脸特征点定位方法 | 第10-11页 |
| ·基于非模型的人脸特征点定位方法 | 第11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11页 |
| ·本文对原算法的改进 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 基于主动表观模型的人脸特征点定位方法分析 | 第13-20页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·AAM的来源 | 第13页 |
| ·AAM模型建立 | 第13-15页 |
| ·形状建模 | 第14页 |
| ·纹理建模 | 第14页 |
| ·表观建模 | 第14-15页 |
| ·AAM模型实例生成 | 第15页 |
| ·AAM的拟合算法 | 第15-17页 |
| ·基于线性回归的AAM拟合算法 | 第15页 |
| ·基于反向组合的AAM拟合算法 | 第15-17页 |
| ·基于AAM的人脸特征点定位 | 第17-19页 |
| ·训练集的选择 | 第17页 |
| ·实现过程 | 第17-18页 |
| ·存在的主要不足 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于主动表观模型的人脸特征点定位方法改进 | 第20-35页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·利用快速Gabor小波算法解决光照变化问题 | 第20-27页 |
| ·问题的提出 | 第20-21页 |
| ·Gabor小波算法 | 第21-22页 |
| ·快速Gabor小波核 | 第22-23页 |
| ·用快速Gabor小波提取特征 | 第23-24页 |
| ·利用快速Gabor小波算法克服光照影响 | 第24-25页 |
| ·实验结果和分析 | 第25-27页 |
| ·实验方法 | 第25-26页 |
| ·实验分析 | 第26-27页 |
| ·实验结果 | 第27页 |
| ·利用分块加权解决遮挡干扰 | 第27-32页 |
| ·问题的提出 | 第27-28页 |
| ·利用分块加权消除干扰的思想 | 第28-29页 |
| ·分块加权 AAM算法分析 | 第29-30页 |
| ·实验结果和分析 | 第30-32页 |
| ·实验方法 | 第30页 |
| ·实验结果 | 第30-31页 |
| ·实验结论 | 第31-32页 |
| ·利用多分辨的方法提高拟合算法的效率 | 第32-34页 |
| ·问题提出 | 第32页 |
| ·基于多分辨率的拟合算法思想 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-34页 |
| ·实验方法 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·实验结论 | 第34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于AdaBoost人脸检测与AAM人脸特征点定位系统实现 | 第35-44页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·人脸定位系统总体架构 | 第35-36页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测算法 | 第36-41页 |
| ·Haar-like特征 | 第36-39页 |
| ·基于AdaBoost训练算法 | 第39页 |
| ·基于AdaBoost检测算法 | 第39-41页 |
| ·基于多分辨率的AAM人脸特征点定位算法实现 | 第41-43页 |
| ·多分别率的AAM模型建立 | 第41-42页 |
| ·多分辨率的AAM形状建模实现 | 第41页 |
| ·多分辨率的AAM纹理建模实现 | 第41-42页 |
| ·多分辨率的反向组合AAM拟合算法实现 | 第42-43页 |
| ·多分辨率的AAM拟合预计算 | 第42页 |
| ·多分辨率的AAM拟合迭代计算 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第5章 总结与展望 | 第44-46页 |
| ·总结 | 第44-45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |