基于三维模型的遮挡人脸识别方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 论文的主要工作和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 三维人脸识别的相关理论 | 第18-31页 |
| 2.1 三维人脸数据形式 | 第18-19页 |
| 2.2 三维特征相似性计算 | 第19-20页 |
| 2.3 三维人脸数据库介绍及评价指标 | 第20-24页 |
| 2.3.1 三维人脸数据库 | 第20-24页 |
| 2.3.2 评价指标 | 第24页 |
| 2.4 三维局部特征提取方法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 基于关键点的特征提取 | 第25-26页 |
| 2.4.2 基于曲线的特征提取 | 第26-28页 |
| 2.4.3 基于局部表面的特征提取 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 遮挡的三维人脸识别 | 第31-43页 |
| 3.1 多尺度曲面 | 第31-34页 |
| 3.1.1 经验模态分解 | 第31-32页 |
| 3.1.2 基于曲面的经验模态分解 | 第32-34页 |
| 3.1.3 停止标准 | 第34页 |
| 3.2 关键点检测 | 第34-35页 |
| 3.3 局部特征 | 第35-38页 |
| 3.3.1 方向分配 | 第36页 |
| 3.3.2 局部特征结构 | 第36-37页 |
| 3.3.3 特征描述 | 第37-38页 |
| 3.4 基于多字典协作分类 | 第38-42页 |
| 3.4.1 构建描述符字典 | 第39页 |
| 3.4.2 多任务稀疏表示 | 第39-41页 |
| 3.4.3 多字典协作分类 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验设计与结果分析 | 第43-50页 |
| 4.1 实验设计 | 第43-44页 |
| 4.1.1 开发环境介绍 | 第43页 |
| 4.1.2 实验流程 | 第43-44页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 4.2.1 关键点实验 | 第46-47页 |
| 4.2.2 改进算法实验 | 第47-49页 |
| 4.2.3 识别率比较 | 第49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
