| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 三维人脸重建研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 多模人脸数据库研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 预备知识 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 RGB-D设备简介 | 第16-17页 |
| 2.3 Kinect for Windows简介 | 第17-24页 |
| 2.3.1 发展历史 | 第18-19页 |
| 2.3.2 硬件组成 | 第19-20页 |
| 2.3.3 深度成像原理 | 第20-22页 |
| 2.3.4 相关坐标系与转换 | 第22-24页 |
| 2.4 Kinect编程环境简介 | 第24-26页 |
| 2.4.1 Microsoft Visual Studio 2010 | 第24页 |
| 2.4.2 OpenNI2简介 | 第24-25页 |
| 2.4.3 OpenCV简介 | 第25-26页 |
| 2.4.4 OpenGL简介 | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于Kinect的RGB-D数据采集及人脸建模 | 第27-38页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 RGB-D数据的获取 | 第27-29页 |
| 3.3 RGB-D人脸建模 | 第29-32页 |
| 3.3.1 滤波去噪 | 第29-30页 |
| 3.3.2 人脸区域检测与裁剪 | 第30-31页 |
| 3.3.3 点云转换与坐标归一化 | 第31-32页 |
| 3.4 三维人脸姿态矫正 | 第32-33页 |
| 3.5 实验与分析 | 第33-37页 |
| 3.5.1 RGB-D人脸数据采集与建模系统 | 第34-36页 |
| 3.5.2 三维人脸建模与矫正 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于可变模板的RGB-D三维人脸标准化 | 第38-48页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 二维可变模板选择与生成 | 第38-41页 |
| 4.2.1 人脸展开与特征点映射 | 第39-40页 |
| 4.2.2 模板选择 | 第40页 |
| 4.2.3 人脸重新展开与特征点缩放 | 第40-41页 |
| 4.2.4 平均模板生成 | 第41页 |
| 4.3 重采样 | 第41-43页 |
| 4.4 实验与分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 基于RGB-D数据的三维人脸标准化系统 | 第44-45页 |
| 4.4.2 建立低精度标准化人脸库 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 多模人脸数据库SWJTU-MF DB | 第48-57页 |
| 5.1 引言 | 第48页 |
| 5.2 SWJTU-MF DB多模人脸数据库介绍 | 第48-52页 |
| 5.2.1 数据获取 | 第48-51页 |
| 5.2.2 数据内容 | 第51-52页 |
| 5.3 数据标准化 | 第52-54页 |
| 5.3.1 人脸数据预处理 | 第52-53页 |
| 5.3.2 人脸标准化 | 第53-54页 |
| 5.4 SWJTU-MF DB面向的应用研究与测试协议 | 第54-55页 |
| 5.4.1 应用研究 | 第54页 |
| 5.4.2 测试协议 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第66页 |
