| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| ·研究目的及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-17页 |
| ·方法性能评估 | 第17-18页 |
| ·论文研究内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 图像预处理 | 第20-25页 |
| ·人脸库描述 | 第20页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第20-24页 |
| ·人脸图像的几何特性归一化 | 第21-22页 |
| ·人脸图像的光学特性归一化 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人脸的年龄特征提取 | 第25-37页 |
| ·概述 | 第25-26页 |
| ·主动表观模型(AAM) | 第26-30页 |
| ·AAM模型的建立 | 第26-29页 |
| ·基于 AAM 的人脸特征点定位方法 | 第29-30页 |
| ·主动形状模型(ASM) | 第30-32页 |
| ·基于局部纹理约束的鲁棒 AAM 拟合算法(LTC-R-AAM) | 第32-35页 |
| ·鲁棒 AAM 拟合算法(R-AAM) | 第32-33页 |
| ·边缘约束局部纹理模型 | 第33-34页 |
| ·LTC-R-AAM 基本思想 | 第34-35页 |
| ·基于 LTC-R-AAM 方法的人脸年龄特征提取 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于人脸图像的年龄估计 | 第37-51页 |
| ·概述 | 第37-38页 |
| ·人工免疫系统 | 第38-44页 |
| ·人工免疫系统的定义 | 第38-39页 |
| ·人工免疫系统的基本概念 | 第39-41页 |
| ·免疫机制 | 第41-44页 |
| ·基于人工免疫识别系统的人脸图像年龄估计 | 第44-48页 |
| ·模糊加权预处理(fuzzy weighted pro-processing) | 第44-46页 |
| ·基于人工免疫识别系统的人脸图像年龄估计 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 人脸年龄图像的重构 | 第51-64页 |
| ·概述 | 第51页 |
| ·人脸形状特征变化学习 | 第51-56页 |
| ·基于 RBF 神经网络人脸形状变化函数逼近 | 第52-54页 |
| ·基于 Boosting RBF 神经网络的人脸形状变化函数逼近 | 第54-55页 |
| ·人脸图像年龄变形实验 | 第55-56页 |
| ·人脸纹理变化学习 | 第56-60页 |
| ·基于 Lambertian 人脸的比例图模型 | 第57-58页 |
| ·人脸纹理细节变换(IBSDT) | 第58页 |
| ·人脸模型及改进 IBSDT 方法 | 第58-60页 |
| ·人脸年龄图像重构 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 工作总结 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64页 |
| ·未来工作的展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间的主要研究成果 | 第72页 |
