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 |