面向人脸合成的脸部特征提取
| 目录 | 第1-8页 |
| 第一章 概论 | 第8-17页 |
| 1．1 研究意义 | 第8-10页 |
| 1．2 研究背景 | 第10-13页 |
| 1．3 国内外研究状况 | 第13-16页 |
| 1．4 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 特征提取方法概述 | 第17-27页 |
| 2．1 基于灰度及变化信息 | 第17-19页 |
| 2．2 基于活动轮廓线模型 | 第19-21页 |
| 2．3 基于神经网络 | 第21-22页 |
| 2．4 基于可变形模板 | 第22-24页 |
| 2．5 基于动态形态模型 | 第24-27页 |
| 第三章 人脸姿态估计 | 第27-34页 |
| 3．1 头发抽取 | 第27-30页 |
| 3．2 头发模板匹配 | 第30-32页 |
| 3．3 旋转角度的矫正 | 第32-34页 |
| 第四章 三维可变形模板匹配技术 | 第34-43页 |
| 4．1 三维可变形模板 | 第34-37页 |
| 4．1．1 可变形模板的定义 | 第34-36页 |
| 4．1．2 三维模板的二维映射 | 第36-37页 |
| 4．2 可变形模板的能量函数 | 第37-40页 |
| 4．2．1 眼睛模板的能量函数 | 第37-39页 |
| 4．2．2 嘴巴模板的能量函数 | 第39-40页 |
| 4．3 可变形模板匹配 | 第40-43页 |
| 4．3．1 参数的变化 | 第41-42页 |
| 4．3．2 能量函数的最小化 | 第42-43页 |
| 第五章 一个由粗到细、渐进的人脸特征提取系统 | 第43-53页 |
| 5．1 系统结构 | 第43页 |
| 5．2 预处理 | 第43-46页 |
| 5．2．1 边缘提取 | 第44-45页 |
| 5．2．2 姿态估计 | 第45-46页 |
| 5．3 特征提取 | 第46-51页 |
| 5．3．1 眼睛定位 | 第46-48页 |
| 5．3．2 眼睛特征提取 | 第48-49页 |
| 5．3．3 嘴巴特征提取 | 第49-51页 |
| 5．4 系统总结与分析 | 第51-53页 |
| 5．4．1 系统总结 | 第51-52页 |
| 5．4．2 应用分析 | 第52-53页 |
| 结论和展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
