人脸关键特征点定位研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景和意义 | 第10-11页 |
| ·生物特征识别技术 | 第11-13页 |
| ·生物识别技术简介 | 第11-12页 |
| ·生物识别技术特点 | 第12-13页 |
| ·人脸特征点定位国内外研究状况 | 第13-15页 |
| ·本文所做的工作 | 第15-17页 |
| ·本论文所做的研究与创新 | 第15-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 经典 ASM 算法 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·ASM 算法思想 | 第17-24页 |
| ·点分布模型（PDM） | 第17-18页 |
| ·训练形状样本的对齐 | 第18-19页 |
| ·形状模型的建立 | 第19-20页 |
| ·局部灰度模型的建立 | 第20-22页 |
| ·目标搜索过程 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 GABOR 小波基础 | 第25-30页 |
| ·小波变换基础 | 第25-27页 |
| ·二维GABOR小波的性质 | 第27-28页 |
| ·GABOR相似性度量 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 改进的 ASM 在人脸特征点定位中的应用 | 第30-53页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·对ASM 模型的改进 | 第30-37页 |
| ·边缘约束局部灰度模型 | 第31页 |
| ·多分辨率搜索策略 | 第31-34页 |
| ·标定点处的局部Gabor 特征建模 | 第34-35页 |
| ·形状模型的初始化 | 第35-37页 |
| ·改进后的ASM 算法的实现 | 第37-49页 |
| ·训练样本特征点的标定 | 第37-38页 |
| ·形状模型的建立 | 第38-43页 |
| ·局部灰度建模 | 第43-44页 |
| ·标定点处的局部Gabor 特征建模 | 第44-46页 |
| ·基于Gabor Jet 特征的目标点的搜索 | 第46-48页 |
| ·目标点的多分辨率搜索 | 第48-49页 |
| ·基于改进的ASM 的人脸特征点的定位 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 人脸特征点定位的应用 | 第53-68页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·人脸特征点定位在人脸三维重建中的应用 | 第53-63页 |
| ·摄像机成像模型 | 第53-57页 |
| ·三维重建的目的和过程 | 第57-59页 |
| ·人脸三维重建 | 第59-60页 |
| ·Candide_3 标准模型 | 第60-61页 |
| ·基于Candide_3 的人脸线框模型的调整 | 第61-63页 |
| ·人脸特征点定位在人脸识别中的应用 | 第63-67页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第64-66页 |
| ·基于Hausdorff 的人脸识别算法 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结和展望 | 第68-71页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
