基于三维形变模型的人脸替换技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 人脸替换系统综述 | 第14-22页 |
| 2.1 人脸替换流程 | 第14页 |
| 2.2 人脸替换研究现状 | 第14-16页 |
| 2.2.1 基于图像的人脸替换方法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于二维模型的人脸替换方法 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于三维模型的人脸替换方法 | 第16页 |
| 2.3 面部特征点定位研究现状 | 第16-19页 |
| 2.3.1 基于深度学习的面部特征点定位算法 | 第17页 |
| 2.3.2 基于模型的面部特征点定位算法 | 第17-18页 |
| 2.3.3 有约束的局部模型算法 | 第18-19页 |
| 2.4 人脸建模研究现状 | 第19-20页 |
| 2.4.1 静态人脸模型 | 第19页 |
| 2.4.2 动态人脸模型 | 第19-20页 |
| 2.5 表情转移研究现状 | 第20页 |
| 2.6 图像融合研究现状 | 第20-21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于CLM的面部特征提取 | 第22-32页 |
| 3.1 人脸检测算法 | 第22-24页 |
| 3.2 面部特征点定位 | 第24-27页 |
| 3.2.1 模型构建之形状模型构建 | 第24页 |
| 3.2.2 模型构建之模板生成 | 第24-25页 |
| 3.2.3 模型匹配搜索算法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 算法实现与分析 | 第26-27页 |
| 3.3 姿态估计 | 第27-31页 |
| 3.3.1 头部姿态估计 | 第27-31页 |
| 3.3.2 凝视方向估计 | 第31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于三维形变模型的人脸替换算法 | 第32-46页 |
| 4.1 人脸建模 | 第32-36页 |
| 4.1.1 基于3D形变模型的人脸建模 | 第32-34页 |
| 4.1.2 基于CANDIDE-3的人脸建模 | 第34页 |
| 4.1.3 颜色调整 | 第34-36页 |
| 4.1.4 光照调整 | 第36页 |
| 4.2 表情克隆转移 | 第36-39页 |
| 4.2.1 混合变形Blendshape | 第36-37页 |
| 4.2.2 表情克隆 | 第37页 |
| 4.2.3 目标视频匹配表情 | 第37-39页 |
| 4.3 人脸替换 | 第39-42页 |
| 4.3.1 脸型调整算法 | 第39-40页 |
| 4.3.2 泊松图像融合算法 | 第40-42页 |
| 4.4 人脸分割 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 人脸替换系统设计与实验分析 | 第46-56页 |
| 5.1 人脸替换系统设计与实验设置 | 第46-49页 |
| 5.1.1 基于视频的人脸替换系统 | 第46-47页 |
| 5.1.2 系统配置和实验环境 | 第47-48页 |
| 5.1.3 开发工具 | 第48-49页 |
| 5.1.4 数据集的使用情况 | 第49页 |
| 5.2 实验结果 | 第49-53页 |
| 5.2.1 普通难度实验结果 | 第49-51页 |
| 5.2.2 高难度实验结果 | 第51-52页 |
| 5.2.3 其他实验结果 | 第52-53页 |
| 5.3 时间消耗分析 | 第53页 |
| 5.4 失误案例和原因分析 | 第53-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
