基于聚类的三维人脸识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 三维人脸识别的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容及工作安排 | 第11-13页 |
| 第2章 基于二维图像的 ORB 特征提取 | 第13-21页 |
| 2.1 局部特征提取的方法综述 | 第13-14页 |
| 2.2 ORB 特征点的检测 | 第14-16页 |
| 2.2.1 FAST 角点检测 | 第14-15页 |
| 2.2.2 oFAST 角点检测 | 第15-16页 |
| 2.3 ORB 特征点的描述 | 第16-18页 |
| 2.3.1 BRIEF 特征描述 | 第16-17页 |
| 2.3.2 rBRIEF 特征描述 | 第17-18页 |
| 2.4 ORB 特征点匹配 | 第18页 |
| 2.5 ORB 算子评估 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于三维人脸数据的曲率特征提取 | 第21-31页 |
| 3.1 基于微分几何理论的曲面分析 | 第21-26页 |
| 3.1.1 曲面参数表征 | 第22-23页 |
| 3.1.2 曲面基本形式 | 第23-24页 |
| 3.1.3 主曲率及其它曲率 | 第24-26页 |
| 3.2 基于深度图像的曲率特征 | 第26-29页 |
| 3.2.1 深度图像的曲面特性 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于最小二乘法的曲面拟合 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于网格的曲率计算 | 第28-29页 |
| 3.3 主曲率特征提取 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于聚类的三维人脸识别 | 第31-42页 |
| 4.1 聚类理论基础 | 第31-35页 |
| 4.1.1 聚类的概念和方法 | 第32-33页 |
| 4.1.2 对象间的相似性 | 第33-34页 |
| 4.1.3 层次聚类的簇间距离度量 | 第34-35页 |
| 4.1.4 凝聚层次聚类 | 第35页 |
| 4.2 基于层次聚类的人脸分类技术 | 第35-38页 |
| 4.2.1 基于 ORB 和曲率的模型相似性 | 第35-36页 |
| 4.2.2 自动凝聚聚类方法 | 第36-38页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 4.3.1 实验内容 | 第38-39页 |
| 4.3.2 结果与分析 | 第39-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 总结 | 第42页 |
| 5.2 展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
