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人脸特征点定位研究及应用

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-21页
   ·研究的背景和项目的支持第12页
   ·研究的意义第12-13页
   ·国内外研究状况第13-20页
     ·基于灰度信息的方法第14-15页
     ·基于先验规则的方法第15-16页
     ·基于几何形状的方法第16-18页
     ·基于统计的方法第18-19页
     ·基于小波和小波包的方法第19-20页
   ·本文的结构介绍第20-21页
第二章 人脸特征器官的定位第21-34页
   ·引言第21页
   ·眼睛位置的定位第21-28页
     ·霍夫变换法第21-22页
     ·模板法第22-24页
     ·边缘特征分析法第24-26页
     ·对称变换法第26-27页
     ·彩色人脸图像的眼睛定位第27-28页
   ·嘴巴位置的定位第28-33页
     ·聚类的方法定位嘴巴第28-32页
       ·Gabor-PCA 特征第29页
       ·色度特征第29-30页
       ·FCM 结合象素邻域信息进行聚类分割第30-32页
     ·彩色图像中基于经验公式的嘴巴定位第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第三章 人脸特征点定位算法第34-49页
   ·引言第34-36页
   ·点分布模型(POINT DISTRIBUTION MODEL,简称PDM)第36-37页
   ·训练数据的对齐(ALIGNING)第37页
   ·主元成分分析法(PCA)第37-39页
   ·基于主动形状模型的特征点定位第39-42页
     ·ASM 模型建立第39-41页
     ·ASM 迭代搜索第41-42页
     ·ASM 定位结果第42页
   ·基于主动表观模型的特征点定位第42-47页
     ·统计形状模型的建立第42页
     ·统计纹理模型的建立第42-43页
     ·形状无关图像的获得第43-44页
     ·对形状无关图像进行主成分分析第44-45页
     ·统计表观模型第45页
     ·统计表观模型对图像的重构第45-46页
     ·主动表观模型搜索算法第46-47页
       ·优化线性关系矩阵的建立第46-47页
       ·利用模型进行搜索第47页
   ·ASM 和AAM 算法比较第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第四章 基于复合局部信息模型的主动形状模型第49-62页
   ·主动形状模型的缺陷第49页
   ·主动形状模型方法的改进第49-59页
     ·光照补偿第50-51页
     ·肤色概率建模第51-52页
     ·ASM 形状建模第52页
     ·复合局部梯度建模第52-54页
     ·模型初始定位第54页
     ·特征点搜索第54-55页
     ·根据局部Gabor Jet 校正特征点第55-59页
       ·Gabor 小波第55-56页
       ·Gabor Jet 及其相似度量第56-57页
       ·Gabor 特征降维与特征点分类第57-58页
       ·特征点搜索第58-59页
   ·实验结果第59-60页
     ·传统ASM 方法和改进ASM 方法比较第59-60页
     ·基于Gabor Jet 的校正结果第60页
   ·本章小结第60-62页
第五章 人脸图像序列的特征点跟踪第62-70页
   ·引言第62页
   ·金字塔LUCAS KANADE 光流算法第62-64页
   ·人脸特征点定位与跟踪的基本方法第64-69页
   ·本章小结第69-70页
第六章 特征点跟踪在唇语识别中应用的探索第70-85页
   ·引言第70页
   ·视频序列的分割第70页
   ·嘴唇运动序列的特征提取第70-72页
   ·基于子空间学习的特征降维方法第72-76页
     ·主元分析法(PCA)第72-73页
     ·线性判别分析(LDA)第73-74页
     ·基于流形学习的降维第74页
     ·辨别共同向量(DCV)第74-76页
   ·实验结果第76-84页
     ·实验一——训练样本和识别样本是同一人的唇语第76-78页
     ·实验二——训练样本和识别样本是多人的唇语第78-81页
     ·训练样本和识别样本是不同人的唇语第81-84页
     ·实验小结第84页
   ·本章小结第84-85页
第七章 总结与展望第85-87页
   ·对本文的总结第85页
   ·展望第85-87页
参考文献第87-93页
致谢第93-94页
攻读硕士期间发表的论文第94页

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