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基于Kinect的AAM特征点定位方法研究

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基于Kinect的AAM特征点定位方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 课题研究意义第10页
  1.2 生物特称识别及特征点定位方法国内外现状第10-13页
  1.3 Kinect 体感设备及其应用领域第13-15页
  1.4 课题主要研究内容第15-16页
第2章 基于Kinect的AAM特征点定位方法改进第16-33页
  2.1 Kinect体感设备采集图像第16-18页
    2.1.1 Kinect采集三维图像的基本原理第16-17页
    2.1.2 基于Kinect的三维人脸数据获取及预处理第17-18页
  2.2 特征点定位方法第18-19页
  2.3 主动外观形状模型的理论基础第19-23页
    2.3.1 主动外观形状模型第19-20页
    2.3.2 建立主动形状模型的方法第20-23页
  2.4 AAM主动表现模型第23-28页
    2.4.1 AAM形状纹理模型的建立第23-25页
    2.4.2 AAM主动表现模型的建立第25-26页
    2.4.3 基于Kinect的AAM面部特征点主动表现模型的拟合改进第26-28页
  2.5 基于Kinect面部特征点模型的初始化和匹配过程第28-31页
    2.5.1 3D面部特征点模型的建立第29-30页
    2.5.2 AAM 的初始化和特征点的匹配第30-31页
  2.6 使用Kinect采集的图片进行改进的AAM算法性能分析第31-32页
  2.7 本章小结第32-33页
第3章 人脸特征提取及识别第33-40页
  3.1 特征点提取及识别第33页
  3.2 Gabor小波变换第33-35页
  3.3 线性子空间识别算法第35-38页
    3.3.1 基于PCA的特征点识别算法第36-37页
    3.3.2 基于结构化的Fisherface识别算法第37-38页
  3.4 实验结果第38-39页
  3.5 本章小结第39-40页
第4章 人脸识别系统第40-48页
  4.1 人脸识别系统设计与实现第40-42页
  4.2 系统功能演示第42-44页
  4.3 系统性能分析第44-47页
  4.4 本章小结第47-48页
结论第48-49页
参考文献第49-52页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第52-53页
致谢第53页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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