基于主动形状模型的面部关键特征点定位技术研究
摘要 | 第1-10页 |
ABSTRACT | 第10-11页 |
第一章. 绪论 | 第11-19页 |
·面部关键特征点定位技术研究的背景和意义 | 第11-13页 |
·面部关键特征点定位技术研究的背景 | 第11-12页 |
·面部关键特征点定位技术研究的意义 | 第12-13页 |
·面部关键特征点的定义与选取 | 第13-14页 |
·面部关键特征点的定义 | 第13页 |
·面部关键特征点的选取 | 第13-14页 |
·面部关键特征点定位技术分类 | 第14-16页 |
·基于先验规则的方法 | 第14页 |
·基于几何形状信息的方法 | 第14-15页 |
·基于色彩信息的方法 | 第15页 |
·基于外观信息的方法 | 第15页 |
·基于关联信息的方法 | 第15-16页 |
·论文的研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
·论文的研究内容 | 第16-17页 |
·论文的结构 | 第17-19页 |
第二章. 常用面部关键特征点定位方法研究 | 第19-29页 |
·常用面部关键特征点定位方法原理及特点 | 第19-26页 |
·Snake 方法 | 第19-21页 |
·可变形模板方法 | 第21-22页 |
·弹性图匹配方法 | 第22-24页 |
·ASM 和AAM | 第24-26页 |
·常用面部关键特征点定位方法性能分析比较 | 第26-29页 |
·影响面部关键特征点定位方法评价因素 | 第26-27页 |
·常用面部关键特征点定位方法性能比较 | 第27-29页 |
第三章. 经典ASM 算法和实现 | 第29-45页 |
·全局形状模型 | 第29-32页 |
·人脸形状向量 | 第29-30页 |
·广义对齐算法 | 第30-31页 |
·人脸全局形状模型 | 第31-32页 |
·局部纹理模型 | 第32-34页 |
·建立局部纹理模型 | 第33页 |
·局部纹理模型作用 | 第33-34页 |
·搜索算法 | 第34-38页 |
·单分辨率搜索策略 | 第34-36页 |
·多分辨率搜索策略 | 第36-38页 |
·经典ASM 算法实现和实验分析 | 第38-42页 |
·初始位置问题 | 第38-39页 |
·基于单分辨率的搜索策略的ASM 算法实现 | 第39-40页 |
·基于多分辨率搜索策略的ASM 算法实现 | 第40-41页 |
·两种策略比较 | 第41-42页 |
·ASM 算法不足 | 第42-45页 |
·初始位置对ASM 定位影响 | 第42页 |
·光照对ASM 定位影响 | 第42-43页 |
·表情对ASM 定位影响 | 第43-44页 |
·遮挡对ASM 定位影响 | 第44页 |
·ASM 算法不足总结 | 第44-45页 |
第四章. ASM 改进算法研究 | 第45-61页 |
·已有ASM 算法改进方法简述 | 第45-48页 |
·基于全局形状模型的改进 | 第45-46页 |
·基于局部纹理模型的改进 | 第46-47页 |
·基于图像搜索匹配的改进 | 第47页 |
·基于模型和图像搜索匹配综合改进 | 第47-48页 |
·基于LBP 的ASM 算法研究和改进方案 | 第48-53页 |
·标准局部二值模式(LBP) | 第48-49页 |
·扩展局部二值模式(ELBP) | 第49页 |
·LBP 统计直方图 | 第49-51页 |
·基于LBP 的ASM 算法改进方案 | 第51-53页 |
·基于LBP 的ASM 算法实现和实验分析 | 第53-61页 |
·基于LBP 的ASM 算法实现 | 第53-55页 |
·基于LBP 的ASM 算法实验与分析 | 第55-61页 |
第五章. 基于ASM 的人脸脸型识别分类方法 | 第61-71页 |
·人脸脸型识别分类的相关背景及方法 | 第61-63页 |
·人脸脸型识别的相关背景 | 第61-62页 |
·人脸脸型识别分类的现有方法及特点 | 第62-63页 |
·基于ASM 的人脸脸型识别分类原理 | 第63-69页 |
·建立脸型模型 | 第63-65页 |
·验证脸型形状模型分类能力 | 第65-67页 |
·脸型分类算法 | 第67-69页 |
·脸型识别分类实验结果及比较 | 第69-71页 |
第六章. 总结和展望 | 第71-75页 |
·工作总结 | 第71-72页 |
·工作展望 | 第72-75页 |
致谢 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
作者在学习期间取得的学术成果 | 第81页 |