| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第14-36页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究内容及问题描述 | 第15-18页 |
| 1.3 研究现状综述 | 第18-32页 |
| 1.4 本文主要贡献 | 第32-33页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第33-36页 |
| 2 基于GBPI图像描述及级联拟合的实时人脸特征检测方法 | 第36-56页 |
| 摘要 | 第36页 |
| 2.1 引言 | 第36-38页 |
| 2.2 问题描述 | 第38-40页 |
| 2.3 基于几何模糊及姿态索引图像描述 | 第40-41页 |
| 2.4 双层级联拟合器设计及人脸特征检测方法 | 第41-43页 |
| 2.5 随机蕨 | 第43-46页 |
| 2.6 实验结果 | 第46-53页 |
| 2.7 小结 | 第53-56页 |
| 3 基于连续隐变量模型的人脸特征点检测 | 第56-76页 |
| 摘要 | 第56页 |
| 3.1 引言 | 第56-58页 |
| 3.2 问题描述 | 第58页 |
| 3.3 人脸形状模型 | 第58-60页 |
| 3.4 特征点观测概率 | 第60-61页 |
| 3.5 问题求解 | 第61-64页 |
| 3.6 基于Markov随机场的人脸特征点位置估计 | 第64-68页 |
| 3.7 算法执行细节 | 第68-70页 |
| 3.8 实验结果 | 第70-73页 |
| 3.9 小结 | 第73-76页 |
| 4 基于高斯混合模型的人脸特征检测方法 | 第76-94页 |
| 摘要 | 第76页 |
| 4.1 引言 | 第76-77页 |
| 4.2 问题描述 | 第77-79页 |
| 4.3 观测概率及其解析近似 | 第79-81页 |
| 4.4 人脸形状模型 | 第81-82页 |
| 4.5 优化方法 | 第82-84页 |
| 4.6 基于模型的霍夫投票方法 | 第84-86页 |
| 4.7 实验结果 | 第86-92页 |
| 4.8 小结 | 第92-94页 |
| 5 总结与展望 | 第94-98页 |
| 5.1 总结 | 第94-95页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-106页 |
| 作者简历 | 第106-108页 |
| 发表文章目录 | 第108-110页 |
| 致谢 | 第110页 |