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基于单幅静止图像的人脸姿态估计的研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
第1章 绪论第11-15页
    1.1 背景及意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 研究成果第13-14页
    1.5 论文结构第14-15页
第2章 人脸姿态估计概述第15-27页
    2.1 基于几何模型的人脸姿态估计方法第15-20页
        2.1.1 基于交比模型的姿态估计方法第15-17页
        2.1.2 基于弱透视投影模型的姿态估计方法第17-18页
        2.1.3 基于灭点的姿态估计方法第18-20页
    2.2 基于非线性回归的人脸姿态估计方法第20-21页
    2.3 基于流形嵌入的人脸姿态估计方法第21-23页
    2.4 基于检测器阵列的人脸姿态估计方法第23-24页
    2.5 基于可变形模板的人脸姿态估计方法第24页
    2.6 基于外观模型的人脸姿态估计方法第24-25页
    2.7 基于跟踪的人脸姿态估计方法第25-26页
    2.8 混合人脸姿态估计方法第26-27页
第3章 相关技术介绍第27-32页
    3.1 3D旋转映射第27-30页
        3.1.1 三维平移第27页
        3.1.2 绕坐标轴旋转第27-28页
        3.1.3 一般三维旋转第28-30页
    3.2 一维Logistic映射第30-32页
第4章 基于三点投影的姿态估计算法第32-45页
    4.1 坐标系和人脸模型设定第32-33页
    4.2 算法原理与推导第33-40页
        4.2.1 人脸平移第33-34页
        4.2.2 绕X轴旋转第34-35页
        4.2.3 绕Y轴旋转第35-37页
        4.2.4 绕Z轴旋转第37-39页
        4.2.5 推导对应关系第39-40页
    4.3 迭代求解第40-44页
    4.4 完整迭代算法第44-45页
第5章 基于三边距离的姿态估计算法第45-49页
    5.1 坐标系和人脸模型设定第45页
    5.2 算法原理与推导第45-46页
    5.3 迭代求解第46-48页
    5.4 迭代求解第48-49页
第6章 实验与评估第49-76页
    6.1 实验数据库介绍第49-52页
        6.1.1 三维人脸图像库第49页
        6.1.2 近红外人脸图像库第49-50页
        6.1.3 Pointing Data人脸图像库第50页
        6.1.4 模拟数据库第50-52页
    6.2 新算法的验证实验第52-56页
    6.3 新算法的混沌迭代求全解实验第56-58页
    6.4 新算法对人脸模型参数眼睛间距D变化的鲁棒性实验第58-59页
    6.5 新算法对人脸模型参数鼻子高度变化的鲁棒性实验第59-60页
    6.6 新算法对人脸模型参数鼻子长度变化的鲁棒性实验第60-61页
    6.7 新算法对人脸模型参数同时变化的鲁棒性实验第61-63页
    6.8 新算法对左眼坐标变化的鲁棒性实验第63-65页
    6.9 新算法对右眼坐标变化的鲁棒性实验第65-66页
    6.10 新算法对鼻尖坐标变化的鲁棒性实验第66-67页
    6.11 新算法对3个特征点同时变化的鲁棒性实验第67-68页
    6.12 新算法对3个特征点和人脸参数同时变化的鲁棒性实验第68-70页
    6.13 基于三维人脸数据库的5种人脸姿态估计算法的比较实验第70-72页
    6.14 基于近红外人脸数据库的5种人脸姿态估计算法的比较实验第72-73页
    6.15 基于Pointing Data数据库的5种人脸姿态估计算法的比较实验第73-75页
    6.16 实验总结第75-76页
第7章 总结与展望第76-77页
    7.1 本文工作总结第76页
    7.2 展望第76-77页
参考文献第77-82页
附录1 人脸特征点的世界坐标推导过程第82-91页
附录2 作者攻读硕士学位期间发表的论文第91-92页
致谢第92页

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