基于分类导向的三维联合头部姿态估计与人脸关键点定位
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 现有方法存在的问题及本文完成的工作 | 第14-16页 |
| 1.2.1 现有方法存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.2.2 本文完成的工作 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第16-19页 |
| 第二章 相关工作 | 第19-29页 |
| 2.1 头部姿态估计 | 第19-21页 |
| 2.1.1 头部姿态的表示方法 | 第19页 |
| 2.1.2 3D头部姿态估计的常用算法 | 第19-21页 |
| 2.2 人脸关键点定位 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基于优化方法的三维人脸关键点定位研究 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于回归方法的三维人脸关键点定位研究 | 第24-25页 |
| 2.3 随机森林 | 第25-29页 |
| 2.3.1 随机树的定义及随机森林的特点 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于回归的随机森林算法 | 第26页 |
| 2.3.3 级联的形状回归 | 第26-29页 |
| 第三章 联合的头部姿态估计与人脸关键点定位 | 第29-43页 |
| 3.1 预备知识 | 第30-34页 |
| 3.1.1 术语规范 | 第30页 |
| 3.1.2 人脸检测 | 第30-31页 |
| 3.1.3 特征选取 | 第31-34页 |
| 3.2 头部姿态估计 | 第34-36页 |
| 3.2.1 训练集的构造 | 第34-35页 |
| 3.2.2 训练阶段 | 第35-36页 |
| 3.2.3 测试阶段 | 第36页 |
| 3.3 基于头部姿态估计的人脸关键点检测 | 第36-43页 |
| 3.3.1 头部姿态空间的分类 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于头部姿态的修正初始化方法 | 第38页 |
| 3.3.3 联合的头部姿态与人脸关键点回归 | 第38-43页 |
| 第四章 实验结果 | 第43-51页 |
| 4.1 实验环境设定 | 第43页 |
| 4.2 头部姿态估计 | 第43-46页 |
| 4.3 人脸关键点定位 | 第46-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第59页 |
