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数据驱动的人像卡通与表情动画生成技术

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 课题来源第12页
    1.2 课题研究的目的和意义第12-14页
    1.3 国内外研究概况第14-18页
        1.3.1 人像卡通生成技术研究概况第14-15页
        1.3.2 人脸表情动画技术研究概况第15-17页
        1.3.3 虚拟化身技术研究概况第17-18页
    1.4 论文的主要研究内容第18页
    1.5 论文的组织架构第18-20页
第二章 人脸特征提取技术第20-28页
    2.1 概述第20页
    2.2 人脸特征第20-24页
        2.2.1 Haar-like特征第20-21页
        2.2.2 HOG特征第21-23页
        2.2.3 LBP特征第23-24页
    2.3 人脸检测第24-25页
    2.4 人脸特征点定位第25-27页
        2.4.1 主动形状模型算法第26-27页
        2.4.2 显示形状回归算法第27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 人像卡通自动生成技术第28-36页
    3.1 人像卡通生成技术概述第28页
    3.2 人像卡通数据库第28-30页
        3.2.1 卡通组件素材数据库第28-29页
        3.2.2 真实人脸特征数据库第29-30页
    3.3 人像卡通画自动生成方法第30-33页
        3.3.1 系统流程第30-31页
        3.3.2 人脸分解及特征向量计算第31-32页
        3.3.3 卡通器官组件匹配算法第32-33页
    3.4 实验结果及分析第33-34页
    3.5 本章小结第34-36页
第四章 动态表情生成技术第36-47页
    4.1 动态表情生成技术概述第36-37页
    4.2 2.5D卡通人脸建模第37-41页
        4.2.1 层次组件模型第37-38页
        4.2.2 基于Delaunay三角划分的网格划分第38-39页
        4.2.3 基于Bezier曲面的组件自由变形第39-40页
        4.2.4 模型三维效果模拟第40-41页
    4.3 参数驱动的动画模型第41-43页
        4.3.1 面部行为编码系统(FACS)第41-42页
        4.3.2 表情参数第42-43页
    4.4 动态表情合成第43-44页
    4.5 实验结果及分析第44-46页
    4.6 本章小结第46-47页
第五章 实时的 2.5D人脸卡通虚拟化身动画系统第47-57页
    5.1 概述第47页
    5.2 人脸跟踪第47-48页
    5.3 姿态估计和表情估计第48-52页
        5.3.1 姿态估计第48-50页
        5.3.2 表情估计第50-52页
    5.4 系统实现和实验结果第52-56页
    5.5 本章小结第56-57页
第六章 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-64页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第64-65页
作者在攻读硕士学位期间所作的项目第65-66页
致谢第66页

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