| 摘要 | 第6-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 研究的动机与意义 | 第15-17页 |
| 1.1.2 存在的难点与问题 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-23页 |
| 1.2.1 认知逻辑的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.2 认知计算的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.2.3 个性化人脸图像合成的研究现状 | 第21-23页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第24-27页 |
| 第2章 基于认知逻辑的人脸图像预处理 | 第27-41页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 人脸图像的几何归一化 | 第27-28页 |
| 2.3 人脸图像的灰度归一化方法的现状与趋势 | 第28-34页 |
| 2.3.1 统计学习的方法 | 第29页 |
| 2.3.2 人脸建模法 | 第29-31页 |
| 2.3.3 光照补偿法 | 第31-33页 |
| 2.3.4 不变特征提取法 | 第33-34页 |
| 2.4 人脸图像灰度归一化方法的认知思考 | 第34-35页 |
| 2.5 基于认知逻辑的区块光照补偿算法 | 第35-38页 |
| 2.5.1 人脸光照补偿算法的认知逻辑基础 | 第35-36页 |
| 2.5.2 人脸光照补偿算法的步骤 | 第36-38页 |
| 2.6 基于认知逻辑的灰度调整算法 | 第38-40页 |
| 2.6.1 人脸灰度调整算法的认知逻辑基础 | 第38页 |
| 2.6.2 人脸灰度调整算法 | 第38-40页 |
| 2.7 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 人脸特征提取 | 第41-53页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 人脸特征提取技术综述 | 第41-48页 |
| 3.2.1 基于人脸几何特征的特征提取技术 | 第41-42页 |
| 3.2.2 基于人脸统计特征的特征提取技术 | 第42-44页 |
| 3.2.3 基于人脸频率域特征的特征提取技术 | 第44-47页 |
| 3.2.4 基于多种特征融合的特征提取技术 | 第47-48页 |
| 3.3 主动形状模型(ASM)算法及其认知思考 | 第48-49页 |
| 3.4 ASM算法的改进 | 第49-51页 |
| 3.4.1 人脸特征点选取 | 第49-50页 |
| 3.4.2 人脸特征点定位微调机制 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 人脸轮廓变形 | 第53-61页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 图像变形技术 | 第53-57页 |
| 4.2.1 基于网格的人脸图像变形 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于特征线对的人脸图像变形 | 第55页 |
| 4.2.3 基于特征点的人脸图像变形 | 第55-56页 |
| 4.2.4 不同图像变形技术的对比 | 第56-57页 |
| 4.3 基于特征线对的人脸轮廓变形算法及其认知思考 | 第57-58页 |
| 4.4 基于特征线对的人脸轮廓变形算法的改进 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 人脸年龄特征合成 | 第61-69页 |
| 5.1 引言 | 第61页 |
| 5.2 人脸合成的研究现状 | 第61-62页 |
| 5.3 小波变换及图像的多分辨率分析 | 第62页 |
| 5.4 基于多分辨率分析的图像合成方法的不足及认知思考 | 第62-63页 |
| 5.5 人脸年龄特征合成方法的改进 | 第63-66页 |
| 5.5.1 人脸年龄特征的融合 | 第63-65页 |
| 5.5.2 发型特征的融合 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-69页 |
| 第6章 基于认知逻辑的个性化人脸图像合成 | 第69-87页 |
| 6.1 引言 | 第69页 |
| 6.2 开放的复杂巨系统与综合集成研讨厅体系 | 第69-72页 |
| 6.2.1 开放的复杂巨系统 | 第69-70页 |
| 6.2.2 综合集成方法与综合集成研讨厅体系 | 第70-71页 |
| 6.2.3 个性化人脸图像合成问题可视为开放的复杂巨系统问题 | 第71-72页 |
| 6.3 基于认知逻辑的个性化人脸图像合成系统的设计 | 第72-82页 |
| 6.3.1 系统的人机交互 | 第73-75页 |
| 6.3.2 年龄估计 | 第75-78页 |
| 6.3.3 个性化轮廓生成 | 第78-81页 |
| 6.3.4 样本图像选择 | 第81-82页 |
| 6.4 实验结果及分析 | 第82-86页 |
| 6.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第7章 总结与展望 | 第87-91页 |
| 7.1 本文的工作总结 | 第87-88页 |
| 7.2 未来工作的展望 | 第88-91页 |
| 参考文献 | 第91-109页 |
| 附录A：人脸图像的几何归一化 | 第109-115页 |
| 附录B：ASM算法原理 | 第115-121页 |
| 附录C：基于特征线对的人脸图像变形算法 | 第121-123页 |
| 附录D：小波变换及图像的分解与重构 | 第123-131页 |
| 读博期间发表的论文 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
