第一部分 船体建造CAD/CAM系统数据库技术 | 第1-37页 |
第一章 概述 | 第9-13页 |
·数学放样理论在造船中的应用现状 | 第9-11页 |
·数据库技术在造船中的应用现状 | 第11-12页 |
·论文的组织 | 第12-13页 |
第二章 数据整理和数据库设计 | 第13-18页 |
·数据整理 | 第13-15页 |
·数据库设计 | 第15-18页 |
·前台开发工具 | 第15-16页 |
·数据库选择 | 第16页 |
·数据库设计 | 第16-18页 |
第三章 系统功能实现分析 | 第18-23页 |
·系统流程分析 | 第18页 |
·数据库存取 | 第18-21页 |
·MICROSOFT ODBC数据库管理 | 第18-19页 |
·系统设置 | 第19-20页 |
·缺省连接 | 第20页 |
·数据库读写 | 第20-21页 |
·主要模块流程 | 第21-23页 |
第四章 系统功能设计实现 | 第23-34页 |
·合法性验证 | 第23页 |
·数据录入 | 第23-32页 |
·用户选项 | 第24-25页 |
·总体数据 | 第25-26页 |
·单根数据 | 第26-29页 |
·三向数据 | 第29-32页 |
·接口函数 | 第32页 |
·系统特色及有待解决问题 | 第32-34页 |
参考文献(第一部分) | 第34-37页 |
第二部分 人体面部表情识别技术 | 第37-102页 |
第五章 概述 | 第38-41页 |
·脸部表情识别与制作的实际意义 | 第38-39页 |
·脸部表情识别与制作的理论基础 | 第39-40页 |
·论文的组织 | 第40-41页 |
第六章 人脸识别中的主要图像处理技术 | 第41-51页 |
·脸部图像的正常化 | 第41-43页 |
·脸部图像的平滑处理 | 第43-44页 |
·人脸图像的边缘检测 | 第44-47页 |
·边缘检测概述 | 第44-45页 |
·改进的边缘检测算法 | 第45-47页 |
·脸部图像的二值化分割 | 第47-51页 |
·百分比分割 | 第47-48页 |
·迭代分割 | 第48-50页 |
·与运算 | 第50-51页 |
第七章 脸部器官特征提取 | 第51-62页 |
·图像特征提取简介 | 第51-52页 |
·脸部器官的投影定位 | 第52-53页 |
·脸部器官的模板匹配 | 第53-56页 |
·快速模板匹配算法 | 第53-55页 |
·器官边界定位 | 第55-56页 |
·眼睛特征点的提取 | 第56-60页 |
·角点的特性 | 第57-58页 |
·角点的检测 | 第58-59页 |
·角点的提取 | 第59-60页 |
·嘴巴特征点的提取 | 第60-62页 |
第八章 脸部表情的特征及脸部表情的线框模型 | 第62-74页 |
·脸部表情的特征 | 第62-64页 |
·脸部表情的主要特点 | 第62-63页 |
·脸部表情的特征与分类判别树 | 第63-64页 |
·头部线框模型的建立 | 第64-66页 |
·嘴巴和眼睛的线框 | 第66-67页 |
·脸部线框的局部细分方法 | 第67-68页 |
·脸部线框的消隐算法 | 第68-70页 |
·真实感图像的产生 | 第70-72页 |
·小结 | 第72-74页 |
第九章 肌肉运动模型及运动单元描述 | 第74-86页 |
·关于AU的概念 | 第74页 |
·AU形变规则 | 第74-75页 |
·肌肉运动模型的分析 | 第75-82页 |
·AIZAWA的AU变形理论 | 第75-79页 |
·KEITH WATERS的非线性肌肉模型 | 第79-81页 |
·一种肌肉调节器 | 第81-82页 |
·本文对控制点的选取 | 第82页 |
·基于控制点位移的肌肉运动模型及模拟效果 | 第82-84页 |
·在知识约束下的肌肉运动模型 | 第84-86页 |
第十章 脸部图像的表情动画的产生 | 第86-96页 |
·特定脸型人脸纹理模型的建立过程 | 第86页 |
·特定姿态的线框模型的获得 | 第86-87页 |
·特定脸型线框模型的获得 | 第87-88页 |
·带有纹理信息的三维线框模型 | 第88-89页 |
·脸部图像的纹理映射 | 第89-93页 |
·结论及及有待解决问题 | 第93-96页 |
参考文献(第二部分) | 第96-102页 |
攻读博士学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第102-103页 |
致谢 | 第103-104页 |
附录1 数据库表结构 | 第104-109页 |
附录2: 头部参数化模型的参数值--特征点的三维坐标 | 第109-112页 |