摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-13页 |
插图索引 | 第13-16页 |
附表索引 | 第16-17页 |
第1章 绪论 | 第17-23页 |
·引言 | 第17-19页 |
·研究内容 | 第19-20页 |
·本文的创新点 | 第20-22页 |
·论文结构 | 第22-23页 |
第2章 国内外相关研究工作介绍 | 第23-48页 |
·人脸检测技术研究 | 第23-34页 |
·人脸表征模型 | 第24-30页 |
·搜索方法 | 第30-31页 |
·人脸图像数据集 | 第31-33页 |
·人脸检测的测试标准 | 第33-34页 |
·面部特征点定位研究 | 第34-39页 |
·特征点的表征方法 | 第35-37页 |
·特征点的搜索方法 | 第37-38页 |
·测试标准和数据集 | 第38-39页 |
·表情跟踪研究 | 第39-48页 |
·表情跟踪的动态模型 | 第40-41页 |
·确定型表情跟踪求解方法 | 第41-43页 |
·非确定型表情跟踪求解方法 | 第43-46页 |
·测试标准和数据集 | 第46-48页 |
第3章 基于定向投影法的人脸特征定位技术 | 第48-57页 |
·引言 | 第48-49页 |
·积分投影法简述 | 第49-50页 |
·算法描述 | 第50-53页 |
·基于主元分析的面部姿态估计 | 第50-51页 |
·姿态补偿和定向投影 | 第51页 |
·定向投影的图像二值化和噪音像素去除方法 | 第51-53页 |
·实验 | 第53-54页 |
·实验数据集 | 第53页 |
·测试标准 | 第53-54页 |
·实验结果及分析 | 第54-56页 |
·结论 | 第56-57页 |
第4章 解析式Boosted Cascade 面部特征点定位算法 | 第57-69页 |
·引言 | 第57-58页 |
·Boosted Cascade Detector(BCD)简介 | 第58-60页 |
·解析式(analytic)的BCD | 第60-63页 |
·策响应与特征点位置的概率模型 | 第60-61页 |
·基于概率模型的特征点定位 | 第61-62页 |
·人脸候选区域的选择 | 第62-63页 |
·实验准备 | 第63-65页 |
·训练 | 第63页 |
·实验数据集 | 第63-64页 |
·测试标准 | 第64-65页 |
·实验结果及分析 | 第65-67页 |
·ABCD 中不同计算方法间的比较 | 第65页 |
·ABCD 与其它已公开发表的方法的比较 | 第65-67页 |
·结论 | 第67-69页 |
第5章 针对特征定位的隐式回归模型 | 第69-79页 |
·引言 | 第69-71页 |
·算法描述 | 第71-74页 |
·共享的输入特征 | 第71-72页 |
·特征点定位的隐式回归模型 | 第72-74页 |
·相似研究 | 第74-75页 |
·实验 | 第75-78页 |
·训练和测试数据 | 第75页 |
·实验结果 | 第75-78页 |
·结论 | 第78-79页 |
第6章 基于高斯过程的表情运动单元跟踪技术 | 第79-91页 |
·引言 | 第79-81页 |
·相关研究 | 第81-83页 |
·关于跟踪平滑性和先验约束的相关研究 | 第81-82页 |
·基于数据降维的人脸特征分析 | 第82页 |
·高斯过程在人体运动分析中的应用 | 第82-83页 |
·算法描述 | 第83-87页 |
·基于高斯过程的FAU 概率模型 | 第83-85页 |
·低维隐变量空间中的粒子滤波跟踪 | 第85-87页 |
·实验 | 第87-90页 |
·实验数据 | 第87页 |
·实验结果 | 第87-90页 |
·总结 | 第90-91页 |
第7章 针对表情动作单元跟踪的隧道隐变量法 | 第91-100页 |
·引言 | 第91-93页 |
·算法描述 | 第93-96页 |
·跟踪误差的度量方法 | 第93页 |
·隐变量空间的聚类分割 | 第93-94页 |
·跳转方向模型 | 第94-95页 |
·基于隧道隐变量的粒子滤波法 | 第95-96页 |
·实验 | 第96-98页 |
·实验数据 | 第96页 |
·实验结果 | 第96-98页 |
·结论 | 第98-100页 |
结论 | 第100-104页 |
主要工作 | 第100-101页 |
下一步研究方向 | 第101-104页 |
参考文献 | 第104-113页 |
致谢 | 第113-114页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第114-115页 |
附录B 攻读学位期间所参与的其它科研活动 | 第115页 |