基于三维特征的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-27页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·研究现状 | 第14-24页 |
| ·基于局部特征的方法 | 第14-19页 |
| ·基于全局特征的方法 | 第19-20页 |
| ·基于多模态特征的方法 | 第20-24页 |
| ·研究内容与论文组织 | 第24-27页 |
| 第2章 基于几何特征的三维人脸识别 | 第27-43页 |
| ·三维人脸数据获取与归一化 | 第27-32页 |
| ·三维人脸数据获取 | 第27-28页 |
| ·三维人脸数据归一化 | 第28-32页 |
| ·三维人脸几何特征提取 | 第32-37页 |
| ·表面积特征的表示与度量 | 第33页 |
| ·体积特征的表示与度量 | 第33-34页 |
| ·法向量特征的表示与度量 | 第34页 |
| ·距离矩阵特征的表示与度量 | 第34-35页 |
| ·轮廓线特征的表示与度量 | 第35-37页 |
| ·多种几何特征融合算法和实验 | 第37-41页 |
| ·融合算法设计 | 第37-38页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·实验结果和分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 基于局部二值模式的三维人脸识别 | 第43-59页 |
| ·LBP 算子 | 第43-45页 |
| ·基于LBP 的三维人脸表征与匹配 | 第45-52页 |
| ·三维人脸分区策略 | 第45-48页 |
| ·基于LBP 的三维人脸表征 | 第48-51页 |
| ·基于LBP 的三维人脸匹配 | 第51-52页 |
| ·实验结果和分析 | 第52-57页 |
| ·实验数据 | 第52-53页 |
| ·实验设计和结果 | 第53-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54-56页 |
| ·对比实验和分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 基于稀疏表示的三维人脸识别 | 第59-73页 |
| ·研究背景 | 第59-60页 |
| ·三维人脸特征的提取与挑选策略 | 第60-63页 |
| ·低维人脸特征的提取与表示 | 第60-62页 |
| ·人脸特征分量挑选策略 | 第62-63页 |
| ·基于稀疏表示的人脸识别框架 | 第63-64页 |
| ·实验结果和分析 | 第64-71页 |
| ·实验数据 | 第65页 |
| ·实验设计和结果 | 第65-67页 |
| ·实验结果分析 | 第67-68页 |
| ·稀疏表示能力评估 | 第68-71页 |
| ·对比实验和分析 | 第71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 基于三维模型的人脸识别 | 第73-91页 |
| ·辅助三维特征的HaarLBP 人脸识别 | 第73-82页 |
| ·基于HaarLBP 的人脸表征 | 第74-77页 |
| ·三维人脸重建及特征提取 | 第77-78页 |
| ·实验结果和分析 | 第78-81页 |
| ·小结 | 第81-82页 |
| ·基于单一视图姿态不变的人脸识别 | 第82-88页 |
| ·相关工作 | 第82-83页 |
| ·三维人脸重建 | 第83-84页 |
| ·姿态不变的人脸特征提取 | 第84-86页 |
| ·人脸匹配识别 | 第86页 |
| ·实验结果和分析 | 第86-88页 |
| ·小结 | 第88页 |
| ·本章小结 | 第88-91页 |
| 结论 | 第91-95页 |
| 论文的创新研究和总结 | 第91-93页 |
| 研究工作的展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-105页 |
| 攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
