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三维人脸的对称性分析和编辑技术

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 课题背景第12-13页
    1.2 相关研究工作第13-16页
        1.2.1 主成分分析方法第13页
        1.2.2 基于梯度特征匹配的对称性分析方法第13-14页
        1.2.3 特征聚类方法第14页
        1.2.4 基于特征聚类的对称性分析方法第14-15页
        1.2.5 三维模型重建算法第15页
        1.2.6 网格融合算法第15-16页
        1.2.7 对称化算法第16页
    1.3 人脸对称性问题及其难点第16-17页
    1.4 主要研究工作及贡献第17-18页
    1.5 论文内容和结构第18-19页
    1.6 本章小结第19-20页
第2章 人脸模型的采集和预处理第20-23页
    2.1 三维人脸模型第20页
    2.2 三维人脸模型的采集方法概述第20-22页
        2.2.1 三维扫描仪与Kinect第20-21页
        2.2.2 三维重建技术与KinectFusion第21-22页
    2.3 三维人脸模型的预处理第22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 人脸模型的对称性分析第23-34页
    3.1 三维人脸的对称性分析第23页
    3.2 三维人脸对称性分析算法概述第23页
    3.3 模型采样第23-25页
        3.3.1 采样与局部信息的计算第23-25页
        3.3.2 采样结果的筛选第25页
    3.4 模型特征的生成第25-28页
        3.4.1 生成点对第26-27页
        3.4.2 生成特征第27-28页
    3.5 模型特征的聚类分析第28-29页
        3.5.1 Mean-shift算法第28页
        3.5.2 特征距离第28页
        3.5.3 密度核函数与Mean-shift向量第28-29页
    3.6 特征-网格的重映射第29页
    3.7 对称点对的延伸搜索第29-31页
    3.8 网格匹配的修正第31-32页
    3.9 网格匹配迭代过程中的优化第32-33页
        3.9.1 阈值松弛第32页
        3.9.2 顶点归属唯一化第32-33页
    3.10 对称矩阵的提取第33页
    3.11 本章小结第33-34页
第4章 人脸模型的对称性修复第34-37页
    4.1 人脸模型对称性修复的问题第34页
    4.2 离散拉普拉斯坐标第34-35页
    4.3 拉普拉斯方程的求解第35-36页
    4.4 本章小结第36-37页
第5章 对称性分析系统的实现第37-46页
    5.1 对称性分析系统的实现概述第37-42页
    5.2 基于OpenGL的DirectUI第42-43页
    5.3 脚本与UI系统第43-44页
    5.4 可视化展示模块第44页
    5.5 异步任务调度第44-45页
    5.6 本章小结第45-46页
第6章 算法效果与系统性能分析第46-64页
    6.1 算法效果分析概述第46页
    6.2 算法参数对结果影响的分析第46-51页
        6.2.1 参数Samples对结果的影响分析第46-48页
        6.2.2 参数ClusterMinSize对结果的影响分析第48页
        6.2.3 参数ε对结果的影响分析第48-50页
        6.2.4 参数λ对结果的影响分析第50-51页
    6.3 不同人脸模型上的算法效果第51-57页
    6.4 算法改进效果第57-60页
        6.4.1 生成特征的改进第57-59页
        6.4.2 阈值松弛第59-60页
    6.5 算法性能瓶颈分析第60-62页
    6.6 进一步改进的策略第62-63页
    6.7 本章小结第63-64页
第7章 总结和展望第64-66页
    7.1 全文总结第64-65页
    7.2 展望第65-66页
参考文献第66-69页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第69-70页
致谢第70页

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