| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 引言 | 第7-9页 |
| 1.1.1 头部姿态估计的背景和应用 | 第7页 |
| 1.1.2 头部姿态估计的现状 | 第7-8页 |
| 1.1.3 头部姿态估计的定义 | 第8-9页 |
| 1.2 头部姿态估计的实现 | 第9页 |
| 1.3 头部姿态估计的难点 | 第9-10页 |
| 1.4 本文结构 | 第10-11页 |
| 第二章 人脸检测和主动模型 | 第11-20页 |
| 2.1 人脸检测的研究背景及意义 | 第11页 |
| 2.2 人脸检测概述及研究现状 | 第11-12页 |
| 2.3 人脸检测的过程 | 第12-16页 |
| 2.4 主动形状模型的定义 | 第16页 |
| 2.5 主动形状模型的过程 | 第16-18页 |
| 2.6 主动表观模型的定义 | 第18页 |
| 2.7 主动表观模型的过程 | 第18-20页 |
| 第三章 POSIT算法与EPNP算法 | 第20-24页 |
| 3.1 针孔相机透视成像模型 | 第20页 |
| 3.2 POSIT算法介绍 | 第20-22页 |
| 3.3 EPNP算法介绍 | 第22-24页 |
| 第四章 POSIT和EPNP在头部姿态估计中的应用 | 第24-35页 |
| 4.1 实验流程图 | 第24页 |
| 4.2 三维数据的获取 | 第24-25页 |
| 4.3 二维数据的获取 | 第25页 |
| 4.4 摄像机内参数的求解 | 第25-26页 |
| 4.5 旋转矩阵到欧拉角 | 第26页 |
| 4.6 头部姿态估计模拟实验 | 第26-30页 |
| 4.6.1 加入高斯噪声后对姿态估计算法的影响 | 第26-27页 |
| 4.6.2 随着特征点数的增加对姿态估计算法的影响 | 第27-28页 |
| 4.6.3 随着噪声强度的增加对姿态估计算法的影响 | 第28页 |
| 4.6.4 不同角度下的头部图像对姿态估计算法的影响 | 第28-29页 |
| 4.6.5 验证算法的有效性 | 第29-30页 |
| 4.7 真实实验 | 第30-32页 |
| 4.7.1 两种算法在真实图像下的头部姿态估计结果 | 第30-31页 |
| 4.7.2 两种算法的耗时对比 | 第31-32页 |
| 4.8 在线头部姿态估计演示系统 | 第32-34页 |
| 4.9 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-36页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第35页 |
| 5.2 展望 | 第35-36页 |
| 参考文献 | 第36-39页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |
