| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 图像变形技术研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 图像变形技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的篇章结构 | 第14-16页 |
| 第二章 人脸特征点自动识别和定位技术 | 第16-41页 |
| 2.1 人脸图像及其特征点 | 第16-18页 |
| 2.2 人脸检测及特征点识别 | 第18-25页 |
| 2.2.1 基于Adaboost算法的人脸检测与定位 | 第19-23页 |
| 2.2.2 人脸特征点识别 | 第23-25页 |
| 2.3 人脸特征点自动识别定位算法--ASM算法 | 第25-36页 |
| 2.3.1 ASM算法提出的背景 | 第25-27页 |
| 2.3.2 点分布模型 | 第27-32页 |
| 2.3.3 ASM中使用点分布模型的图像搜索 | 第32-36页 |
| 2.4 ASM算法的改进 | 第36-39页 |
| 2.4.1 改进方法 | 第37-38页 |
| 2.4.2 实验结果 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 人脸图像变形 | 第41-69页 |
| 3.1 人脸图像变形的关键技术 | 第41-44页 |
| 3.1.1 空间映射 | 第42页 |
| 3.1.2 重采样技术 | 第42-44页 |
| 3.2 人脸图像变形算法 | 第44-59页 |
| 3.2.1 交叉变形算法 | 第45-48页 |
| 3.2.2 基于Delaunay三角剖分的变形算法 | 第48-53页 |
| 3.2.3 基于特征线对的图像变形算法 | 第53-56页 |
| 3.2.4 基于径向基函数的图像变形算法 | 第56-59页 |
| 3.2.5 其他变形算法 | 第59页 |
| 3.3 基于Biharmonic样条插值的控制点变形算法 | 第59-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 图像变形在表情生成中的应用 | 第69-77页 |
| 4.1 中性状态人脸模型 | 第69-70页 |
| 4.2 表情生成 | 第70-76页 |
| 4.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-80页 |
| 5.1 总结 | 第77-78页 |
| 5.2 工作展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 附录A：硕士期间研究成果 | 第87页 |
