| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 图清单 | 第8-9页 |
| 表清单 | 第9-10页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·问题的提出和研究意义 | 第13-14页 |
| ·人脸标定研究现状分析 | 第14-18页 |
| ·对象检测的研究思路 | 第14-15页 |
| ·人脸标定的主要方法 | 第15-18页 |
| ·人脸标定常用的数据库 | 第18-19页 |
| ·人脸标定的评估算法 | 第19-20页 |
| ·主要工作介绍与内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 部件模型分析回顾 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·主动形状模型 | 第22-26页 |
| ·形状模型的训练 | 第23-25页 |
| ·局部检测器的训练 | 第25-26页 |
| ·主动形状模型迭代算法 | 第26页 |
| ·基于局部约束的模型(Constrained Local Models) | 第26-27页 |
| ·隐式形状模型(Implicit Shape Models) | 第27-30页 |
| ·外观码本(appearance codebook) | 第27-28页 |
| ·学习空间结构：星型模型 | 第28-29页 |
| ·基于ISM的检测 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 哈夫投票模型 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·判别型外观模型 | 第31-34页 |
| ·支持向量机 | 第32-33页 |
| ·概率输出支持向量机 | 第33-34页 |
| ·哈夫投票 | 第34-35页 |
| ·非参数概率密度估计 | 第35-37页 |
| ·外观和投票模型的融合 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 实验设计和结果分析 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·人脸标定系统整体流程描述 | 第39-44页 |
| ·离线训练流程 | 第39-42页 |
| ·在线测试流程 | 第42-44页 |
| ·性能评估基准算法 | 第44页 |
| ·PUT数据库 | 第44-46页 |
| ·XM2VTS数据库 | 第46-48页 |
| ·BiolD数据库 | 第48-49页 |
| ·特殊数据库外的测试 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53-54页 |
| ·进一步研究工作 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
