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Android手机端基于图像的三维姿态计算及其计算机图形学应用研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第12-16页
    1.0 课题来源第12页
    1.1 课题的研究背景第12-14页
    1.2 本文的工作和组织第14-16页
        1.2.1 Android手机上的人脸姿态估计系统第14-15页
        1.2.2 基于图像的立体虚拟展示系统第15页
        1.2.3 实验第15-16页
2 相机运动在计算机图形学与计算机视觉的相关理论基础第16-32页
    2.1 射影变换第16-18页
        2.1.1 仿射变换第16-17页
        2.1.2 单应矩阵第17-18页
    2.2 摄像机几何和单视图几何第18-20页
        2.2.1 摄像机内参矩阵第19页
        2.2.2 摄像机外参矩阵第19-20页
    2.3 两视图几何第20-24页
        2.3.1 对极几何第21-22页
        2.3.2 基础矩阵第22-23页
        2.3.3 本质矩阵第23-24页
    2.4 基于图像的渲染第24-32页
        2.4.1 不需要几何参数的渲染算法第25-28页
        2.4.2 需要少量几何参数的渲染算法第28-30页
        2.4.3 需要大量几何参数的渲染方法第30-32页
3 Android手机端基于三维模型的人脸姿态实时估计系统第32-45页
    3.1 系统概述第32页
    3.2 系统框架第32-33页
    3.3 基于SfM的三维人脸模型重建第33-34页
    3.4 特征点提取第34页
    3.5 Ransac筛选第34-35页
    3.6 获取特征点三维坐标第35-36页
    3.7 优化重建效果第36-37页
    3.8 基于“显式形状回归”的检测人脸特征点的算法第37-38页
    3.9 姿态识别与增强现实第38-42页
        3.9.1 求解并优化旋转平移矩阵第38-39页
        3.9.2 增强现实第39-42页
    3.10 实验第42-45页
4 基于保持内容的变形算法的虚拟展示系统第45-71页
    4.1 系统概述第45-46页
    4.2 生成的数据集第46-48页
        4.2.1 摄像机内外参第46-47页
        4.2.2 特征点集第47-48页
    4.3 拟合摄像机运动轨迹第48-52页
        4.3.1 对三维摄像机世界坐标点拟合一个平面第48-49页
        4.3.2 将三维摄像机世界坐标点投影到平面上第49-50页
        4.3.3 对平面上的二维坐标点拟合一个二维圆第50-51页
        4.3.4 把二维圆转换为三维圆第51-52页
    4.4 对极变换第52-56页
        4.4.1 求解新视点摄像机内参第52-53页
        4.4.2 求解原始视点与新视点之间的基础矩阵第53-54页
        4.4.3 求解极线,并求极线交点第54-56页
    4.5 预处理以及预变形算法第56-57页
    4.6 保持内容的变形算法第57-60页
        4.6.1 数据项(Data Term)第57-58页
        4.6.2 相似变换项(Similarity Transformation Term)第58-60页
    4.7 纹理映射算法与两视图图像融合第60-61页
    4.8 生成最终视频第61-63页
    4.9 实验第63-71页
        4.9.1 真实数据第63-65页
        4.9.2 View Morphing,Photosynth,CPW的对比试验第65-68页
        4.9.3 Maya生成的数据在CPW算法下的结果第68-71页
5 总结与展望第71-73页
    5.1 总结第71页
    5.2 展望第71-73页
6 参考文献第73-78页
作者简历及在学期间所取得的科研成果第78页

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