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虚拟“双簧”:三维人脸的唇动合成和表情合成

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·课题来源及研究的目的和意义第9-11页
     ·课题来源及课题背景第9-10页
     ·研究的目的及意义第10-11页
   ·研究现状及分析第11-16页
     ·基于三维模型的人脸动画方法第11-13页
     ·人脸动画驱动技术第13-15页
     ·唇动合成方法分类第15-16页
   ·本文的主要研究内容第16-18页
第2章 基于CANDIDE-3 面部模型的人脸重构第18-31页
   ·CANDIDE-3 模型简介第18-19页
   ·Haar 特征及其计算第19-23页
     ·Haar 特征第19-20页
     ·积分图第20-22页
     ·计算Haar 特征第22-23页
   ·AdaBoost 算法第23-24页
     ·AdaBoost 简介第23页
     ·训练误差第23-24页
   ·人脸及眼睛检测算法第24-27页
     ·Viola 经典检测框架第24页
     ·基于Haar 型特征的弱分类器第24-25页
     ·Cascade 结构第25-27页
   ·眼睛特征提取第27-29页
     ·眼睛区域的二值化处理第27页
     ·眼球区域的投影和搜索第27-29页
   ·模型参数获取及人脸重构第29-30页
     ·模型参数获取第29页
     ·CANDIDE-3 模型重构第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 语料库基元运动特征提取第31-43页
   ·数据库介绍及数据预处理第31-33页
     ·数据库介绍第31-32页
     ·数据采集与语料分割第32页
     ·嘴唇特征点的选取第32-33页
   ·基于水平集的唇区轮廓提取方法第33-41页
     ·唇区检测和轮廓提取第33-34页
     ·基于颜色空间的变化处理第34-36页
     ·基于水平集的轮廓提取方法第36-41页
   ·手工标注方法第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于MPEG-4 标准的动画合成第43-56页
   ·MPEG-4 人脸动画标准第43-51页
     ·人脸特征点参数FDP第44页
     ·人脸运动参数FAP第44-47页
     ·人脸动画参数单元(FAPU)第47-48页
     ·MPEG-4 与 CANDIDE-3第48页
     ·FAP 驱动人脸动画基本原理第48-49页
     ·FAP 驱动三维人脸网格点的计算第49-51页
   ·人脸动画模型构建第51-53页
     ·动画模型框架第51页
     ·动画单元向量(AUV)第51-53页
   ·人脸动画表情合成实验结果第53-55页
     ·真实感三维人脸重建合成效果第53-54页
     ·二维卡通人脸合成效果第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第5章 系统总体构架第56-64页
   ·系统整体框架和工作流第56-57页
   ·系统整合阶段需关注的问题第57-59页
     ·音视素的映射处理第57-58页
     ·动画参数的计算第58-59页
   ·唇动和表情合成第59-62页
   ·本章小结第62-64页
结论第64-66页
参考文献第66-70页
附录第70-77页
致谢第77页

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