三维人脸识别中若干关键问题研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 致谢 | 第11-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| ·人脸识别研究的背景和意义 | 第17-18页 |
| ·二维人脸识别和三维人脸识别的优势及不足 | 第18-19页 |
| ·本文研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文组织结构 | 第20-23页 |
| 第二章 三维人脸识别综述 | 第23-31页 |
| ·三维人脸识别的发展历史和国内外现状 | 第23页 |
| ·三维人脸识别目前使用主要的技术 | 第23-26页 |
| ·基于几何特征直接匹配的方法 | 第23-24页 |
| ·基于局部特征的方法 | 第24-26页 |
| ·多数据多技术融合的方法 | 第26页 |
| ·三维人脸图像格式和三维人脸库介绍 | 第26-28页 |
| ·三维人脸识别系统介绍 | 第28-29页 |
| ·三维人脸识别技术的未来发展趋势 | 第29-31页 |
| 第三章 基于复数域的多数据融合三维人脸识别 | 第31-51页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·特征脸和 Fisherface 人脸识别算法 | 第32-36页 |
| ·特征脸识别算法(Eigenface) | 第32-35页 |
| ·Fisherface 人脸识别算法 | 第35-36页 |
| ·基于复数域的多数据融合人脸识别算法 | 第36-39页 |
| ·基于复数域的三维人脸数据表示 | 第37页 |
| ·复数域特征脸算法 | 第37-38页 |
| ·复数域 Fisherface 算法 | 第38-39页 |
| ·实验 | 第39-50页 |
| ·实验 1 | 第39-47页 |
| ·实验 2 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于不同姿态三维人脸深度图识别 | 第51-71页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·相关背景知识 | 第51-55页 |
| ·解剖学相关知识 | 第52页 |
| ·基于曲率的人脸特征点定位 | 第52-53页 |
| ·三维结构旋转的数学表达 | 第53-54页 |
| ·迭代最近点算法 | 第54-55页 |
| ·不同姿态人脸深度图识别算法 | 第55-67页 |
| ·算法总体设计 | 第55页 |
| ·深度图像数据的预处理 | 第55-56页 |
| ·基于曲率理论的人脸特征点定位 | 第56-58页 |
| ·基于特征点的人脸偏转角度计算和图像旋转 | 第58-61页 |
| ·图像的插补 | 第61-67页 |
| ·实验 | 第67-69页 |
| ·实验数据 | 第67-68页 |
| ·实验和分析 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于曲面等高线特征的三维人脸识别 | 第71-85页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·人脸识别中特征提取技术 | 第71-74页 |
| ·基于二维人脸图像的特征提取方法 | 第71-73页 |
| ·基于三维人脸图像的特征提取 | 第73-74页 |
| ·基于等高线特征的三维人脸识别算法 | 第74-78页 |
| ·算法-总体设计 | 第75页 |
| ·人脸三维信息的等高线描述 | 第75-76页 |
| ·傅里叶描绘子 | 第76-78页 |
| ·实验 | 第78-84页 |
| ·实验 1 | 第78-82页 |
| ·实验 2 | 第82-84页 |
| ·本章总结 | 第84-85页 |
| 第六章 基于流形学习的三维人脸识别 | 第85-101页 |
| ·引言 | 第85页 |
| ·流形学习理论介绍 | 第85-92页 |
| ·ISOMAP 算法 | 第85-87页 |
| ·LLE 算法 | 第87-88页 |
| ·LE 算法 | 第88-90页 |
| ·LOGMAP 算法 | 第90-92页 |
| ·基于 LOGMAP 算法的人脸识别算法 | 第92-94页 |
| ·实验 | 第94-100页 |
| ·实验 1 | 第94-96页 |
| ·实验 2 | 第96-100页 |
| ·本章总结 | 第100-101页 |
| 第七章 结论 | 第101-103页 |
| ·论文的创新研究和总结 | 第101-102页 |
| ·未来工作的展望 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第111页 |
| 专利申报 | 第111页 |
| 科研项目 | 第111页 |
