基于单张正面人脸照片的三维人脸自动建模方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·三维人脸建模的研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| ·本文的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的章节安排 | 第12-13页 |
| 2 一般人脸模型及人脸特征点的选取 | 第13-19页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·一般三维人脸模型 | 第13-14页 |
| ·人脸特征的选取 | 第14-18页 |
| ·人脸主要器官的外型结构 | 第14-15页 |
| ·人脸特征点的定义 | 第15-16页 |
| ·人脸特征点的选取 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第19-30页 |
| ·AdaBoost方法概述 | 第19-20页 |
| ·Boosting | 第19页 |
| ·AdaBoost方法概述 | 第19-20页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测 | 第20-27页 |
| ·Harr-like特征 | 第21-22页 |
| ·积分图 | 第22-24页 |
| ·弱分类器 | 第24页 |
| ·变种的AdaBoost | 第24-26页 |
| ·级联分类器 | 第26-27页 |
| ·检测机制 | 第27-28页 |
| ·AdaBoost算法的实验结果 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 人脸特征提取 | 第30-54页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·人脸特征分布的先验知识 | 第30-31页 |
| ·眼睛特征提取 | 第31-40页 |
| ·眼睛区域的“三庭五眼”确定法 | 第31-32页 |
| ·眼珠中心特征区域灰度极小检测法 | 第32-33页 |
| ·眼睛轮廓特征均分检测法 | 第33-36页 |
| ·眼睛轮廓边缘闭合和细化方法 | 第36-38页 |
| ·实验结果与方法分析 | 第38-40页 |
| ·嘴唇特征提取 | 第40-51页 |
| ·嘴唇区域的确定 | 第40页 |
| ·几种嘴唇检测算法分析 | 第40-42页 |
| ·嘴唇BR加权G色对比法 | 第42-43页 |
| ·WBRGC嘴唇检测法中阈值的确定 | 第43-45页 |
| ·WBRGC嘴唇检测法中权重的确定 | 第45-48页 |
| ·实验结果比较 | 第48-50页 |
| ·嘴唇特征检测实验结果 | 第50-51页 |
| ·鼻子特征提取 | 第51-52页 |
| ·鼻子区域的确定 | 第51页 |
| ·鼻子特征提取 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 5 三维人脸建模 | 第54-62页 |
| ·三维人脸几何模型重建 | 第54-59页 |
| ·全局调整 | 第55页 |
| ·局部调整 | 第55-59页 |
| ·真实感建模 | 第59-61页 |
| ·纹理映射 | 第59-61页 |
| ·与同类方法的比较 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 6 系统实现及工作总结 | 第62-68页 |
| ·系统介绍 | 第62-66页 |
| ·工作总结及展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
