| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.4 篇章结构 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 人脸表情生成相关技术介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 人脸表情数据库技术 | 第18-19页 |
| 2.2 表情特征提取技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 主动形状模型(ASM) | 第20-21页 |
| 2.2.2 主动外观模型(AAM) | 第21-22页 |
| 2.3 从训练样本建立表情系数 | 第22-23页 |
| 2.4 人脸三维重建 | 第23-25页 |
| 2.4.1 基于多视角信息的三维人脸重建 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于形变统计模型的三维人脸重建 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于明暗恢复形状的三维人脸重建 | 第25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 人脸表情迁移算法介绍 | 第26-36页 |
| 3.1 局部限制模型人脸特征检测技术 | 第26-31页 |
| 3.1.1 PDM点分布模型 | 第27-28页 |
| 3.1.2 CLM算法的概率模型表示 | 第28-29页 |
| 3.1.3 CLM算法的概率分布近似估计 | 第29-31页 |
| 3.2 人脸三维重建 | 第31-32页 |
| 3.3 表情形状迁移 | 第32-33页 |
| 3.4 表情纹理迁移 | 第33-34页 |
| 3.4.1 面部纹理迁移 | 第33-34页 |
| 3.4.2 嘴部纹理迁移 | 第34页 |
| 3.5 眼神迁移 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 人脸特征检测和人脸表情迁移算法实现 | 第36-53页 |
| 4.1 概述 | 第36-37页 |
| 4.2 人脸表情迁移算法技术研究架构 | 第37-38页 |
| 4.2.1 研究目标 | 第37页 |
| 4.2.2 程序架构设计 | 第37页 |
| 4.2.3 算法实现依赖环境 | 第37-38页 |
| 4.3 应用场景分析 | 第38页 |
| 4.4 人脸特征点检测对比实验 | 第38-46页 |
| 4.4.1 CelebA人脸表情数据库 | 第39页 |
| 4.4.2 "Active shape model(ASM)"特征点检测算法实验 | 第39-41页 |
| 4.4.3 基于局部限制模型CLM的人脸特征检测实验 | 第41-43页 |
| 4.4.4 ASM算法人脸检测和CLM算法人脸检测对比 | 第43-46页 |
| 4.5 人脸表情迁移实验 | 第46-51页 |
| 4.5.1 随机表情样本检测 | 第46-48页 |
| 4.5.2 基于不同光照条件下的表情样本测试 | 第48-50页 |
| 4.5.3 语义维度表情迁移实验 | 第50-51页 |
| 4.5.4 不同姿势的表情迁移实验 | 第51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
