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三维面貌特征提取与识别技术研究

第一章 绪论第1-12页
 §1.1 课题背景及意义第7页
 §1.2 面貌识别理论概述第7-9页
 §1.3 面貌识别国内外研究历史与现况第9-11页
  1.3.1 人脸识别发展史第9页
  1.3.2 三维面貌识别研究现状第9-11页
 §1.4 课题研究内容任务与目标第11-12页
第二章 课题研究理论框架基础第12-20页
 §2.1 基于认知科学的面貌识别分析第12-13页
 §2.2 层次化识别特征的设计第13-14页
  2.2.1 特征点选择第13-14页
  2.2.2 距离特征第14页
  2.2.3 角度特征第14页
  2.2.4 宏观特征第14页
 §2.3 人脸曲面的参数曲面表示第14-15页
 §2.4 用于面貌特征分析的微分几何方法第15-17页
  2.4.1 曲面的通用表示方法第15-16页
  2.4.2 曲率的计算第16-17页
 §2.5 三维面貌的局部坐标定义与正侧面投影第17-20页
  2.5.1 坐标的定义第17页
  2.5.2 坐标的变换第17-20页
第三章 3D面貌特征自动检测与标定第20-33页
 §3.1 基于三维曲面分析的器官边缘区域检测第20-25页
  3.1.1 径向半径法构造面貌差分图第21-22页
  3.1.2 高斯曲率法构造面貌高斯图第22-23页
  3.1.3 区域生长构造器官轮廓区域第23-24页
  3.1.4 基于器官先验规则的区域标注第24-25页
 §3.2 器官边缘特征的定位与提取第25-31页
  3.2.1 器官可变形模板的定义第25-27页
  3.2.2 边界曲线拟合获取眼睛、嘴巴精确特征第27-29页
  3.2.3 能量优化计算眼睛、嘴巴的精确特征第29-30页
  3.2.4 鼻子区域的分析与特征定位第30-31页
  3.2.5 面貌正面、侧面轮廓特征第31页
 §3.3 基于知识规则的语义图检验第31-33页
  3.3.1 样本特征语义网络的构造第31-32页
  3.3.2 用于验证的面貌规则描述第32-33页
第四章 3D面貌样本自动识别方法第33-39页
 §4.1 器官分布欧氏距离最近相邻规则识别方法第33-34页
 §4.2 面貌正面轮廓线最大隶属度的识别方法第34-35页
 §4.3 正面侧轮廓线相关函数识别方法第35-36页
 §4.4 多分类器与贝叶斯决策第36-37页
 §4.5 正、侧面照片样本识别方法第37-39页
  4.5.1 三维特征向二维照片映射第37页
  4.5.2 二维照片特征的获取第37-38页
  4.5.3 映射特征与二维照片特征比较第38-39页
第五章 面貌定位与识别软件的系统分析第39-46页
 §5.1 系统的用例分析与描述第39-41页
  5.1.1 用例分析第39-40页
  5.1.2 用例描述第40-41页
 §5.2 系统的静态对象分析第41-42页
  5.2.1 系统框架视图结构类图第41-42页
  5.2.2 领域对象静态类图第42页
 §5.3 系统的永久性对象分析第42-44页
  5.3.1 永久性对象抽取第43页
  5.3.2 对象到数据库的映射第43-44页
 §5.4 系统的动态对象分析第44-46页
第六章 面貌定位与识别系统设计与实现第46-51页
 §6.1 基于管道模型的多层体系结构第46-48页
  6.1.1 四层结构的逻辑体系第46-47页
  6.1.2 图形化用户接口及显示控制器(GUI)第47页
  6.1.3 数据流加工的管道模型第47页
  6.1.4 数据访问接口层第47-48页
  6.1.5 数据存储组织层第48页
 §6.2 系统功能划分与实现第48-49页
  6.2.1 三维面貌特征提取第48页
  6.2.2 三维面貌样本检索第48-49页
  6.2.3 二维照片特征提取第49页
  6.2.4 二维照片样本检索第49页
 §6.3 数据库结构设计与实现第49-50页
 §6.4 系统设计及运行环境第50-51页
第七章 总结与展望第51-52页
参考文献第52-55页
致谢第55页

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