摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第6-15页 |
·人脸识别的研究背景和意义 | 第6-7页 |
·生物认证技术 | 第6-7页 |
·人脸识别的应用 | 第7页 |
·人脸识别系统的组成和评价 | 第7-8页 |
·二维人脸识别技术 | 第8-11页 |
·人脸检测和特征点定位方法介绍 | 第8-9页 |
·预处理和光照不变性特征的抽取 | 第9-10页 |
·统计特征抽取 | 第10页 |
·二维人脸识别面临的困难 | 第10-11页 |
·三维人脸识别技术 | 第11-12页 |
·对于人脸识别领域的现状和未来的思考 | 第12-13页 |
·论文创新点 | 第13-14页 |
·论文安排 | 第14-15页 |
第二章 基于类别约束图划分的线性判决准则及其在多姿态人脸识别中的应用 | 第15-29页 |
·引言 | 第15-16页 |
·LDA和SDA | 第16-18页 |
·基于类别约束的K-近邻图划分 | 第18-21页 |
·Most Discriminant Subclass Distribution—MDSD准则 | 第21页 |
·基于类别约束的K-近邻图划分LDA算法总结(LCGPDA) | 第21-22页 |
·实验结果 | 第22-28页 |
·人造数据实验 | 第22-24页 |
·UCI数据库 | 第24-25页 |
·CAS-PEAL数据库 | 第25-28页 |
·本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于贝塞尔曲面模型的三维人脸特征点定位方法 | 第29-47页 |
·三维人脸特征点定位的意义和现有的方法 | 第30-35页 |
·ASM算法 | 第31-34页 |
·曲率分析方法(Curvature Analysis) | 第34-35页 |
·本文创新点 | 第35页 |
·算法框架 | 第35-36页 |
·全局形状模型(Global Shape Model) | 第36-37页 |
·局部曲面模型(Local Surface Model) | 第37-41页 |
·贝塞尔曲面描述子 | 第37-39页 |
·确定基准平面 | 第39-40页 |
·高斯模型 | 第40-41页 |
·插值精度 | 第41页 |
·特征点定位过程 | 第41-42页 |
·实验结果和分析 | 第42-46页 |
·实验用数据库(The BJUT-三维Large-Scale Chinese Face Database) | 第42页 |
·定位精度实验 | 第42-44页 |
·贝塞尔曲面选取多少个控制点 | 第44-45页 |
·关于插值精度的选取 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
第四章 基于全局几何结构和局部表面形态的三维人脸识别方法 | 第47-58页 |
·引言 | 第47-49页 |
·GavabDB三维人脸数据库 | 第49-50页 |
·特征点定位 | 第50-51页 |
·人脸结构角(Facial Structural Angle,FSA) | 第51-53页 |
·局部区域映射(Local Region Map,LRM) | 第53-55页 |
·算法总结 | 第55-56页 |
·实验结果 | 第56-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
第五章 从正面和侧面照片合成三维人脸 | 第58-64页 |
·三维一般化可变形人脸模型 | 第58-59页 |
·基本思路 | 第59-60页 |
·2D照片合成三维人脸 | 第60-62页 |
·2D照片上的特征点定位以及特征点在三维空间内的位移 | 第60-61页 |
·基于线性模型的自由点移动准则 | 第61-62页 |
·实验结果 | 第62-63页 |
·本章小结 | 第63-64页 |
第六章 基于图像处理的铁轨自动检测方法 | 第64-75页 |
·引言 | 第64-65页 |
·系统介绍 | 第65-72页 |
·图象预处理 | 第66页 |
·局部线型检测(Local Line Pattern Detector—LLPD) | 第66-68页 |
·修补细小断裂缺口 | 第68-69页 |
·消除干扰因素 | 第69-70页 |
·利用Hough变换实现断线相连 | 第70-72页 |
·实验和讨论 | 第72-74页 |
·本章小结 | 第74-75页 |
第七章 总结与展望 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-80页 |
攻读硕士期间发表的论文 | 第80-81页 |
致谢 | 第81-82页 |