基于特征融合的视觉关注算法研究
| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-39页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-20页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-17页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第17-20页 |
| 1.2 研究现状 | 第20-33页 |
| 1.2.1 头部姿态估计算法现状 | 第20-23页 |
| 1.2.2 凝视估计算法现状 | 第23-27页 |
| 1.2.3 特征融合算法现状 | 第27-28页 |
| 1.2.4 头部姿态估计数据集 | 第28-31页 |
| 1.2.5 性能评价 | 第31-33页 |
| 1.3 存在的问题 | 第33-34页 |
| 1.4 主要研究内容和创新点 | 第34-36页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第34-35页 |
| 1.4.2 创新点 | 第35-36页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第36-39页 |
| 2 理论研究综述 | 第39-53页 |
| 2.1 人脸检测算法 | 第39-43页 |
| 2.1.1 肤色模型 | 第39-40页 |
| 2.1.2 几何形状模型 | 第40-41页 |
| 2.1.3 Viola-Jones模型 | 第41-42页 |
| 2.1.4 基于机器学习的人脸检测算法 | 第42-43页 |
| 2.2 特征降维算法 | 第43-48页 |
| 2.2.1 主成分分析算法 | 第44-45页 |
| 2.2.2 线性判别分析 | 第45-46页 |
| 2.2.3 局部线性嵌入 | 第46-48页 |
| 2.3 相机成像模型 | 第48-52页 |
| 2.3.1 三种坐标系及其关系 | 第48-50页 |
| 2.3.2 相机投影几何模型 | 第50-52页 |
| 2.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 3 EWGP头部姿态估计算法 | 第53-67页 |
| 3.1 信息熵 | 第53-55页 |
| 3.1.1 定义 | 第53-54页 |
| 3.1.2 熵的分类 | 第54-55页 |
| 3.2 头部姿态特征 | 第55-58页 |
| 3.2.1 Gabor特征 | 第55-56页 |
| 3.2.2 相位一致性 | 第56-57页 |
| 3.2.3 方向梯度直方图 | 第57-58页 |
| 3.3 EWGP特征融合算法 | 第58-59页 |
| 3.4 EWGP头部姿态估计算法 | 第59-60页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第60-66页 |
| 3.5.1 实验的建立 | 第60-62页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第62-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 4 基于DIRA的头部姿态估计算法 | 第67-85页 |
| 4.1 Ada Boost | 第67-68页 |
| 4.2 LBP头部姿态特征 | 第68-69页 |
| 4.3 DIRA深度信息重建算法 | 第69-72页 |
| 4.3.1 经典几何模型 | 第69-71页 |
| 4.3.2 DIRA头部姿态估计算法 | 第71-72页 |
| 4.4 加权人脸深度信息重建算法 | 第72-76页 |
| 4.4.1 人脸PDM模型训练 | 第72-75页 |
| 4.4.2 加权DIRA头部姿态估计算法 | 第75-76页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第76-82页 |
| 4.5.1 实验的建立 | 第76-77页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第77-82页 |
| 4.6 本章小结 | 第82-85页 |
| 5 GAVH视觉关注算法 | 第85-107页 |
| 5.1 VGG卷积神经网络 | 第85-93页 |
| 5.1.1 神经网络模型 | 第85-88页 |
| 5.1.2 VGG卷积神经网络 | 第88-93页 |
| 5.2 HMM视觉关注标准模型 | 第93-96页 |
| 5.2.1 HMM | 第93-95页 |
| 5.2.2 HMM视觉关注模型 | 第95-96页 |
| 5.3 凝视方向辅助的视觉关注模型 | 第96-100页 |
| 5.3.1 HMM动态视觉关注模型 | 第96-98页 |
| 5.3.2 凝视方向辅助的视觉关注算法 | 第98-100页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第100-105页 |
| 5.4.1 实验的建立 | 第100-102页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第102-105页 |
| 5.5 本章小结 | 第105-107页 |
| 6 总结与展望 | 第107-111页 |
| 6.1 总结 | 第107-108页 |
| 6.2 展望 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 致谢 | 第121-123页 |
| 作者简介 | 第123页 |
