基于全局特征与局部特征的三维人脸识别
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·人脸识别研究背景 | 第8页 |
| ·人脸识别的现实意义与研究价值 | 第8页 |
| ·人脸识别研究概况 | 第8-10页 |
| ·2D人脸识别 | 第10-11页 |
| ·3D人脸识别 | 第11-12页 |
| ·3D人脸识别存在的困难 | 第12-13页 |
| ·人脸识别的近期研究状况 | 第13-14页 |
| ·人脸识别挑战FGRC大赛 | 第14页 |
| ·论文的主要工作和安排 | 第14-15页 |
| 2 三维人脸点云的预处理 | 第15-20页 |
| ·三维点云配准 | 第15-17页 |
| ·鼻尖点检测 | 第15-16页 |
| ·ICP算法 | 第16-17页 |
| ·2.5D深度图像 | 第17-18页 |
| ·灰度图像 | 第18-20页 |
| 3 人脸全局特征 | 第20-24页 |
| ·全局特征简介 | 第20页 |
| ·主成分分析的数学思想 | 第20-21页 |
| ·PCA全局特征的计算 | 第21-24页 |
| 4 人脸局部特征 | 第24-34页 |
| ·局部不变特征思想 | 第24-25页 |
| ·局部特征的性质 | 第25页 |
| ·SIFT局部特征提取算法 | 第25-33页 |
| ·图像尺度空间变换 | 第26-28页 |
| ·特征点检测 | 第28-30页 |
| ·特征点局部描述子的建立 | 第30-33页 |
| ·特征点局部描述子的匹配 | 第33页 |
| ·三维人脸SIFT局部特征提取 | 第33-34页 |
| 5 基于全局与局部特征的人脸识别算法 | 第34-36页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| 6 数值实验 | 第36-41页 |
| ·实验一 | 第36-38页 |
| ·实验二 | 第38-39页 |
| ·实验三 | 第39-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
