不同姿势下的人脸识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·人脸识别的发展与研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文研究内容和结构 | 第13-14页 |
| 第2章 人脸识别技术综述 | 第14-21页 |
| ·人脸检测 | 第14页 |
| ·特征提取 | 第14-15页 |
| ·不同姿势下的人脸识别技术 | 第15-18页 |
| ·多视角法 | 第16-17页 |
| ·不变特征法 | 第17-18页 |
| ·基于三维模型的方法 | 第18页 |
| ·分类识别 | 第18-20页 |
| ·最近邻法 | 第19页 |
| ·神经网络 | 第19页 |
| ·支持向量机 | 第19-20页 |
| ·双子空间贝叶斯判别方法 | 第20页 |
| ·本章总结 | 第20-21页 |
| 第3章 混合的MR-ASM和AAM标志点定位算法 | 第21-64页 |
| ·ASM研究现状 | 第21-22页 |
| ·改进模型形状或构成结构 | 第21页 |
| ·修改模型标志点定位方式 | 第21-22页 |
| ·训练集样本分类建模 | 第22页 |
| ·估计模型控制参数的分布，改进模型定位能力 | 第22页 |
| ·本章算法改进思路 | 第22-23页 |
| ·算法框图 | 第23-24页 |
| ·模型训练 | 第24-45页 |
| ·MR-ASM训练 | 第25-37页 |
| ·改进的AAM训练 | 第37-45页 |
| ·模型定位 | 第45-59页 |
| ·AdaBoost人脸检测 | 第46页 |
| ·MR-ASM提取形状信息 | 第46-55页 |
| ·单分辨率ASM，AAM混合定位阶段 | 第55-59页 |
| ·实验结果 | 第59-63页 |
| ·训练集图像库 | 第59-60页 |
| ·影响定位结果的因素分析 | 第60-61页 |
| ·标志点定位实验 | 第61-63页 |
| ·本章总结 | 第63-64页 |
| 第4章 级联MR-ASM标志点定位算法 | 第64-73页 |
| ·算法改进思路 | 第64页 |
| ·算法框图 | 第64-65页 |
| ·模型训练 | 第65-68页 |
| ·训练MR-ASM灰度纹理模型 | 第65页 |
| ·训练级联MR-ASM形状参数 | 第65-66页 |
| ·训练样本子集划分示例 | 第66-68页 |
| ·标志点定位 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-72页 |
| ·级联MR-ASM各级定位器训练结果 | 第70页 |
| ·特征定位结果分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 人脸识别 | 第73-78页 |
| ·公共形状控制参数空间 | 第73页 |
| ·与姿势无关的人脸特征 | 第73-74页 |
| ·分类算法 | 第74-75页 |
| ·最近邻法 | 第74页 |
| ·BP神经网络法 | 第74-75页 |
| ·实验结果及分析 | 第75-77页 |
| ·本章总结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表和已录用学术论文 | 第85-86页 |
| 已发表论文 | 第85页 |
| 已录用论文 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
