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基于子空间学习的人脸模态变换

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·课题背景第11-12页
   ·人脸模态变化的难点第12页
   ·本文的主要目标和工作第12-14页
     ·基于简笔画的人脸照片合成第13页
     ·基于子空间能量优化的灰度图像自动着色第13-14页
   ·本文的组织结构第14-15页
第2章 子空间学习及人脸模态变换相关技术综述第15-33页
   ·子空间学习方法第15-20页
     ·主成分分析第15-16页
     ·非负矩阵分解第16-17页
     ·稀疏表达第17-18页
     ·局部约束线性编码第18-20页
   ·人脸照片合成第20-29页
     ·人脸素描画合成第20-27页
     ·人脸照片合成第27-29页
   ·灰度图像着色相关技术第29-33页
     ·基于样例的图像着色算法第29-31页
     ·基于优化的图像着色方法第31-33页
第3章 基于简笔画的人脸照片合成第33-47页
   ·研究背景第33-35页
   ·算法框架第35-37页
   ·BiCE描述子第37-38页
   ·候选照片图像块生成第38-42页
   ·基于简笔画的人脸照片合成第42-44页
   ·实验结果第44-46页
   ·小结第46-47页
第4章 基于子空间能量优化的灰度图像自动着色第47-63页
   ·研究背景第47-48页
   ·问题描述第48-52页
   ·算法框架第52页
   ·基于局部约束线性编码的候选图像块合成第52-56页
     ·局部约束线性编码第53-54页
     ·联合字典学习第54-55页
     ·候选图像块生成第55-56页
   ·全局能量优化第56-57页
   ·实验结果第57-61页
   ·小结第61-63页
第5章 总结及展望第63-65页
   ·工作总结第63-64页
   ·展望第64-65页
参考文献第65-70页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第70-71页
致谢第71页

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