摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-7页 |
1 绪论 | 第7-11页 |
·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
·国内外研究现状 | 第8-9页 |
·本文的研究路线及内容安排 | 第9-11页 |
·本文的主要内容 | 第9-10页 |
·本文的章节安排 | 第10-11页 |
2 三维人脸重建技术回顾 | 第11-16页 |
·人脸模型的几何表示 | 第11-12页 |
·脸部三维数据的获取 | 第12-13页 |
·三维人脸重建技术的发展及分类 | 第13-16页 |
3 基于正交人脸图片的人脸数据库的建立及神经网络训练 | 第16-38页 |
·面部结构及测量点的定义 | 第16-19页 |
·正侧面照片中人脸测量点的选取和测量 | 第19-21页 |
·应用人工神经网络对人脸数据进行训练 | 第21-38页 |
·人工神经网络及BP算法 | 第21-23页 |
·BP算法的不足及改进 | 第23-29页 |
·epsilon外推方法 | 第24-25页 |
·对神经网络的加速 | 第25-29页 |
·数值试验 | 第29-32页 |
·各种η、λ加速及向量外推方法的加速前后比较 | 第29-31页 |
·AVEA加速方法及其加速前后比较 | 第31-32页 |
·脸部深度数据拟合及仿真分析 | 第32-38页 |
4 单张人脸照片的三维人脸重建 | 第38-52页 |
·一般人脸模型的选取 | 第38-39页 |
·特征点的选取及模型调整 | 第39-43页 |
·正面特征点的选取 | 第39-40页 |
·非特征点的自适应调整 | 第40-42页 |
·脸部深度数据的计算及调整 | 第42-43页 |
·模型细分 | 第43-48页 |
·三角形网格的Loop细分 | 第43-44页 |
·对Loop细分方法的改进 | 第44-48页 |
·纹理映射 | 第48-52页 |
5 系统实现及工作总结 | 第52-56页 |
·人脸的正交照片数据提取模块 | 第53-54页 |
·三维人脸模型重建系统 | 第54-56页 |
总结与展望 | 第56-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
在校期间发表论文情况 | 第59-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |