基于级联回归模型的人脸配准研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 主要挑战 | 第9-11页 |
| 1.4 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.4.1 基于显式形状的方法 | 第12页 |
| 1.4.2 基于隐式形状的方法 | 第12-13页 |
| 1.4.3 人脸配准的商业和开源系统 | 第13-15页 |
| 1.5 评价标准与数据集 | 第15-17页 |
| 1.5.1 评价标准 | 第15页 |
| 1.5.2 数据集 | 第15-17页 |
| 1.6 论文的主要内容及章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 基于多姿态、多尺度、多部件的级联回归模型 | 第18-31页 |
| 2.1 级联回归模型 | 第18-20页 |
| 2.2 基于多姿态、多尺度、多部件的级联回归模型 | 第20-24页 |
| 2.3 实验结果 | 第24-30页 |
| 2.3.1 实验数据 | 第24页 |
| 2.3.2 形状初始化 | 第24-26页 |
| 2.3.3 IBUG人脸配准结果 | 第26-28页 |
| 2.3.4 300-W人脸配准结果 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于稀疏特征约束的级联回归模型 | 第31-42页 |
| 3.1 级联回归模型的时空复杂度分析 | 第31页 |
| 3.2 HOG特征加速 | 第31-32页 |
| 3.3 基于稀疏特征约束的级联回归模型 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果 | 第33-37页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第33-34页 |
| 3.4.2 LFPW和HELEN人脸配准结果 | 第34-36页 |
| 3.4.3 “情绪拼图”和COFW人脸配准结果 | 第36-37页 |
| 3.5 基于移动平台的人脸配准系统 | 第37-40页 |
| 3.5.1 人脸姿态估计 | 第38-40页 |
| 3.5.2 实验效果 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于双稀疏约束的级联回归模型 | 第42-54页 |
| 4.1 基于双稀疏约束的级联回归模型 | 第42-44页 |
| 4.1.1 稀疏形状约束 | 第44页 |
| 4.2 实验结果 | 第44-53页 |
| 4.2.1 数据集 | 第44-46页 |
| 4.2.2 人脸姿态估计 | 第46页 |
| 4.2.3 稀疏参数 | 第46-47页 |
| 4.2.4 LFW配准实验 | 第47-48页 |
| 4.2.5 BIOID配准实验 | 第48页 |
| 4.2.6 LFPW和COFW配准实验 | 第48-50页 |
| 4.2.7 300-W配准实验 | 第50-52页 |
| 4.2.8 HELEN配准实验 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文的工作内容及创新之处 | 第54-55页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士期间完成的科研情况 | 第63-64页 |
