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基于轮廓线特征的三维人脸识别算法研究

致谢第1-6页
中文摘要第6-7页
ABSTRACT第7-9页
第9-13页
1 综述第13-27页
   ·人脸识别的研究发展历程第13-14页
   ·人脸识别的研究意义第14-17页
     ·生物特征识别的优势第14页
     ·主要的生物识别特征第14-16页
     ·人脸识别的优势第16-17页
     ·三维人脸识别相对于二维人脸识别的优势第17页
   ·人脸识别的分类第17-18页
   ·三维人脸识别的研究现状第18-19页
   ·三维人脸识别研究的主要算法第19-25页
     ·基于空域信息的匹配算法第19-20页
     ·基于整体特征信息的匹配算法第20-22页
     ·基于局部特征的匹配算法第22-24页
     ·双模态融合第24-25页
   ·本文的主要研究内容第25-27页
2 基于模糊等价关系聚类算法的面部轮廓曲线特征提取第27-35页
   ·算法原理第27-28页
   ·模糊等价关系算法第28-30页
   ·面部轮廓曲线特征的提取第30-33页
   ·本章小结第33-35页
3 基于FCM聚类算法的面部轮廓曲线特征提取第35-49页
   ·模糊聚类算法原理第35-37页
   ·FCM聚类算法的影响因素第37-39页
     ·FCM聚类算法初始值的选择第37-38页
     ·FCM聚类算法距离范数的选择第38页
     ·FCM聚类算法加权指数m的选择及聚类数c的确定第38-39页
   ·人脸轮廓曲线特征的提取第39-41页
   ·有效性验证及实验结果比较分析第41-46页
     ·FCM聚类算法初始值的有效性验证第41-42页
     ·加权指数m和聚类数目c的结果验证第42-44页
     ·等间隔提取面部轮廓曲线第44-45页
     ·轮廓曲线特征提取方法的比较第45-46页
   ·本章小结第46-49页
4 人脸中分轮廓曲线的提取及左、右半边脸的确定第49-61页
   ·人脸中分轮廓曲线的提取第49-52页
     ·曲率的定义第49-50页
     ·提取人脸中分轮廓线第50-52页
   ·左、右半边脸的确定第52-56页
   ·实验比较及结果分析第56-58页
     ·人脸中分轮廓曲线的重要性验证第56-57页
     ·半边脸特征识别的可行性验证第57-58页
   ·本章小结第58-61页
5 三维人脸识别第61-69页
   ·相似性度量算法综述第61-64页
     ·闵可夫斯基距离第62页
     ·欧几里得距离第62-63页
     ·Manhattan距离第63页
     ·兰氏距离第63页
     ·马氏距离第63-64页
     ·汉明距离第64页
     ·相关系数法第64页
   ·改进的Manhattan距离分类器第64-66页
   ·相似度距离分类器的比较第66-67页
   ·本章小结第67-69页
6 算法结果分析及三维人脸识别系统第69-79页
   ·算法结果分析第69-70页
   ·三维人脸识别系统第70-77页
     ·系统功能设计第70-72页
     ·系统的识别流程第72页
     ·系统的实现及结果第72-77页
   ·本章小结第77-79页
7 总结和展望第79-83页
   ·实验环境第79页
   ·分析总结第79-80页
   ·展望第80-83页
参考文献第83-87页
发表论文第87-89页
作者简历第89-93页
学位论文数据集第93页

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