| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.3 主要挑战 | 第9-11页 |
| 1.4 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的主要内容及章节安排 | 第12-15页 |
| 第二章 实时人脸检测FaceHunter | 第15-28页 |
| 2.1 卷积特征图 | 第16-17页 |
| 2.2 检测候选框 | 第17页 |
| 2.3 人脸检测 | 第17-20页 |
| 2.4 优化训练 | 第20页 |
| 2.5 实验 | 第20-27页 |
| 2.5.1 数据库及评价标准 | 第20-21页 |
| 2.5.2 实验设置 | 第21-22页 |
| 2.5.3 实验结果 | 第22-25页 |
| 2.5.4 计算复杂度分析 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 人脸关键点定位技术 | 第28-38页 |
| 3.1 人脸关键点定位相关工作 | 第28-29页 |
| 3.2 显示形状回归(ESR) | 第29-37页 |
| 3.2.1 两层增强回归(Two-level Boosted Regression) | 第30-31页 |
| 3.2.2 原始回归器(Primitive Regressor) | 第31页 |
| 3.2.3 形状索引特征(Shape Indexed Feature) | 第31-32页 |
| 3.2.4 基于相关性分析的特征选择(Correlation-Based Feature Selection) | 第32-34页 |
| 3.2.5 实验 | 第34-37页 |
| 1) 数据库及评价标准 | 第34-35页 |
| 2) 实验设置 | 第35-36页 |
| 3) 实验结果 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 FaceHunter在3D人脸动画中的应用 | 第38-48页 |
| 4.1 人脸动画相关工作 | 第38-40页 |
| 4.2 视频实时驱动3D人脸动画系统 | 第40-47页 |
| 4.2.1 径向基函数回归(Radial Basis Function Regression) | 第41-43页 |
| 4.2.2 姿态估计 | 第43-44页 |
| 4.2.3 实验 | 第44-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文的工作内容及创新之处 | 第48-49页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-58页 |
| 攻读硕士期间完成的科研情况 | 第58-59页 |
