基于ASM的人脸嘴型分类系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 人脸特征点标定的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 形状分类的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的主要工作和内容安排 | 第17-20页 |
| 第二章 主动形状模型 | 第20-32页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 形状建模 | 第20-27页 |
| 2.2.1 标定训练集 | 第20-21页 |
| 2.2.2 形状对齐 | 第21-24页 |
| 2.2.3 完成形状建模 | 第24-27页 |
| 2.3 一维局部纹理建模 | 第27-28页 |
| 2.4 模型初始定位 | 第28-30页 |
| 2.5 坐标更新 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于改进型ASM人脸特征点标定 | 第32-46页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 SIFT算法 | 第32-39页 |
| 3.2.1 构建尺度空间 | 第32-34页 |
| 3.2.2 关键点探测 | 第34-36页 |
| 3.2.3 关键点方向分配 | 第36-37页 |
| 3.2.4 关键点特征描述 | 第37-39页 |
| 3.3 改进型ASM | 第39-41页 |
| 3.3.1 二维局部纹理建模 | 第39-41页 |
| 3.3.2 二维局部纹理匹配 | 第41页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于BP神经网络的嘴型分类系统 | 第46-60页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 人工神经网络的理论基础 | 第47-55页 |
| 4.2.1 训练线性单元梯度下降法 | 第47-50页 |
| 4.2.2 反向传播BP算法 | 第50-54页 |
| 4.2.3 避免训练中的局部极小值 | 第54-55页 |
| 4.3 嘴型分类实现过程 | 第55-58页 |
| 4.3.1 嘴型分类标准 | 第55-56页 |
| 4.3.2 特征设计 | 第56-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文工作内容总结 | 第60-61页 |
| 5.2 工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
