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 |