化妆数字助手系统的研究与设计
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 课题相关技术基础 | 第17-24页 |
| 2.1 颜色空间 | 第17-18页 |
| 2.1.1 RGB颜色空间 | 第17-18页 |
| 2.1.2 CIELa*b*颜色空间 | 第18页 |
| 2.2 局部算子 | 第18-21页 |
| 2.2.1 Sobel算子 | 第18-19页 |
| 2.2.2 中值滤波 | 第19页 |
| 2.2.3 双边滤波 | 第19-20页 |
| 2.2.4 均值反差滤波 | 第20-21页 |
| 2.3 图像分割 | 第21-22页 |
| 2.3.1 阈值分割 | 第21页 |
| 2.3.2 区域生长法 | 第21-22页 |
| 2.4 TPS插值图像变形 | 第22-24页 |
| 3 面部斑点查找算法研究 | 第24-39页 |
| 3.1 图像颜色特征 | 第24-26页 |
| 3.1.1 各颜色空间通道特征区分度统计 | 第24-25页 |
| 3.1.2 图像特征总结 | 第25-26页 |
| 3.2 感兴趣区域提取 | 第26-28页 |
| 3.2.1 人脸特征点定位 | 第26-27页 |
| 3.2.2 人脸区域分割及五官排除 | 第27-28页 |
| 3.3 基于均值反差滤波的面部斑点查找 | 第28-32页 |
| 3.3.1 均值反差滤波的运用 | 第28-29页 |
| 3.3.2 斑点目标的分割及标定 | 第29-31页 |
| 3.3.3 斑点查找结果分析 | 第31-32页 |
| 3.4 排除虚假目标的分类器 | 第32-35页 |
| 3.4.1 LBP特征原理 | 第32-33页 |
| 3.4.2 LBP特征结合SVM分类器 | 第33-34页 |
| 3.4.3 分类器的使用 | 第34-35页 |
| 3.5 总体技术路线 | 第35-36页 |
| 3.6 检测结果及算法比较 | 第36-39页 |
| 4 眉毛轮廓对称性检测的研究 | 第39-47页 |
| 4.1 眉毛轮廓提取 | 第39-43页 |
| 4.1.1 眉毛区域子图像提取 | 第40页 |
| 4.1.2 预处理 | 第40-41页 |
| 4.1.3 自适应阈值二值化 | 第41-42页 |
| 4.1.4 图像残余区域去除 | 第42-43页 |
| 4.2 眉毛对称性检测 | 第43-45页 |
| 4.2.1 提取眉毛最小外接矩形图像 | 第43-44页 |
| 4.2.2 翻转重叠比较 | 第44-45页 |
| 4.3 轮廓提取及对称性检测结果 | 第45-47页 |
| 5 基于模板的数字化妆算法实现 | 第47-53页 |
| 5.1 数字化妆流程 | 第47-48页 |
| 5.2 人脸变形 | 第48-49页 |
| 5.3 图片分层 | 第49-51页 |
| 5.4 图层融合 | 第51页 |
| 5.5 化妆效果及总结 | 第51-53页 |
| 6 化妆数字助手系统的实现 | 第53-63页 |
| 6.1 系统功能及流程设计 | 第53-54页 |
| 6.2 系统软件架构设计 | 第54-55页 |
| 6.3 语音交互实现 | 第55-58页 |
| 6.3.1 语音交互流程 | 第55-56页 |
| 6.3.2 连续语音听写的实现 | 第56-57页 |
| 6.3.3 语义理解的实现 | 第57-58页 |
| 6.3.4 语音播报的实现 | 第58页 |
| 6.4 妆前妆后分析功能实现 | 第58-60页 |
| 6.5 化妆学习总结实现 | 第60-62页 |
| 6.5.1 妆容类型、化妆步骤管理 | 第60-61页 |
| 6.5.2 化妆记录 | 第61页 |
| 6.5.3 化妆指导 | 第61-62页 |
| 6.6 化妆效果预测实现 | 第62-63页 |
| 7 总结与展望 | 第63-65页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第63页 |
| 7.2 后续研究展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
