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人脸表情自动提取与跟踪技术研究

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

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