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二维和三维人脸识别中若干关键问题的研究

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

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