人脸识别技术在颅骨面貌复原中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义及应用领域 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸识别技术发展 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 面貌形态学研究 | 第16-23页 |
| ·颅骨和人脸的生理结构 | 第16-18页 |
| ·人脸特征点定义 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 人脸自动检测与判定 | 第23-37页 |
| ·人脸识别理论概述 | 第23-24页 |
| ·人脸检测方法 | 第24-25页 |
| ·肤色模型检测 | 第25-27页 |
| ·用BP神经网络仿真疑似人脸 | 第27-32页 |
| ·引入神经网络模型 | 第27-28页 |
| ·BP网络结构的设计 | 第28-29页 |
| ·训练过程 | 第29-30页 |
| ·使用神经网络进行判别的实验 | 第30-32页 |
| ·用贝叶斯决策理论提高区分的正确率 | 第32-36页 |
| ·总体分布的非参数估计 | 第32-34页 |
| ·基于最小错误率的贝叶斯决策 | 第34-35页 |
| ·使用贝叶斯决策进行统筹修正的实验 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 人脸特征点和特征向量 | 第37-47页 |
| ·人脸器官特征标定方法 | 第37-40页 |
| ·最佳特征向量选择 | 第40-44页 |
| ·应用于人脸识别的数据挖掘关键技术 | 第40-42页 |
| ·两种技术在人脸识别中的应用 | 第42-44页 |
| ·自动标定特征点 | 第44-46页 |
| ·确定特征点 | 第44-45页 |
| ·瞳孔的自动定位 | 第45页 |
| ·鼻孔特征点的自动定位 | 第45页 |
| ·嘴角的自动定位 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 三维人脸模型的真实感处理 | 第47-58页 |
| ·颅骨面貌复原基本研究体系 | 第47-48页 |
| ·存在问题和解决方法 | 第48-52页 |
| ·纹理贴图 | 第52-57页 |
| ·纹理贴图概述 | 第52-53页 |
| ·WON-SOOK LEE贴图方法 | 第53-55页 |
| ·纹理坐标定义 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 纹理采集匹配及贴图平台设计 | 第58-63页 |
| ·系统功能设计 | 第58-59页 |
| ·系统工作流程 | 第59页 |
| ·系统实现 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文工作总结 | 第63页 |
| ·未来的研究工作 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
