姿态规则化下的三维人脸识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·人脸识别问题 | 第11-14页 |
| ·人脸识别算法测试方法 | 第12-13页 |
| ·人脸识别算法的性能评价标准 | 第13-14页 |
| ·基于 2D 图像的人脸识别简述以及技术瓶颈 | 第14-15页 |
| ·3D 人脸识别 | 第15-22页 |
| ·3D 人脸识别的基本流程 | 第15-16页 |
| ·3D 人脸数据的获取 | 第16-17页 |
| ·3D 人脸的预处理 | 第17页 |
| ·3D 人脸的表示 | 第17-18页 |
| ·3D 人脸数据库 | 第18-20页 |
| ·3D 人脸识别的优势 | 第20页 |
| ·当前 3D 人脸识别研究的热点与难点 | 第20-22页 |
| 第2章 三维人脸识别算法综述 | 第22-32页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于深度图（2.5D）的人脸识别算法 | 第22-23页 |
| ·基于点云的人脸识别算法 | 第23-26页 |
| ·基于人脸网面的人脸识别算法 | 第26-29页 |
| ·融合多模态信息的三维人脸识别方法 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于特征点的三维人脸姿态规则化 | 第32-48页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·相关的工作 | 第33-36页 |
| ·三维人脸姿态的处理方法 | 第33-34页 |
| ·姿态变化下的三维人脸的识别 | 第34-36页 |
| ·相关的几何知识介绍 | 第36-43页 |
| ·过鼻尖点的人脸本征平面提取 | 第38-41页 |
| ·基于本征平面的人脸姿态规则化 | 第41-43页 |
| ·姿态规则化结果 | 第43-47页 |
| ·人脸姿态确定方法讨论 | 第45-46页 |
| ·基于 ICP 的姿态归一后人脸匹配 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于几何特征的三维人脸识别 | 第48-65页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·特征提取与特征降维 | 第48-51页 |
| ·主成分分析法 | 第48-50页 |
| ·线性判别分析 | 第50-51页 |
| ·谱回归分析法 | 第51页 |
| ·相似度度量方法 | 第51-53页 |
| ·似然率的计算 | 第51-53页 |
| ·欧氏距离 | 第53页 |
| ·空间离散点高斯曲率的计算 | 第53-54页 |
| ·基于高斯曲率的突出高斯曲率灰度图的人脸表征方式 | 第54-56页 |
| ·三维人脸数据的预处理 | 第54-55页 |
| ·突出高斯曲率灰度图 | 第55-56页 |
| ·基于突出高斯曲率灰度图的三维人脸识别 | 第56-64页 |
| ·基于特征点欧氏距离的人脸识别 | 第57-58页 |
| ·基于突出高斯曲率灰度图的三维人脸识别 | 第58-60页 |
| ·实验三~五的实验结果分析与讨论 | 第60-61页 |
| ·等误率下算法性能比较 | 第61-63页 |
| ·自然表情下的人脸识别 | 第63-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望与未来工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
