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 |