基于深度学习的人脸特征点跟踪算法研究

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基于深度学习的人脸特征点跟踪算法研究

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基于深度学习的人脸特征点跟踪算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第一章绪论	第14-32页
1.1 课题研究背景及意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状及分析	第15-22页
1.2.1 人脸特征点定位算法的研究现状	第15-20页
1.2.2 人脸特征点跟踪方法的研究现状	第20-22页
1.3 标注人脸特征点的数据集和评价标准	第22-30页
1.3.1 静态人脸特征点数据集	第22-27页
1.3.2 动态人脸特征点数据集	第27-29页
1.3.3 人脸特征点跟踪算法评价标准	第29-30页
1.4 论文主要研究内容及章节安排	第30-32页
第二章人脸检测算法	第32-44页
2.1 引言	第32页
2.2 Viola-Jones人脸检测	第32-38页
2.2.1 积分图像	第33-34页
2.2.2 特征	第34-36页
2.2.3 Ada Boost学习	第36-37页
2.2.4 级联结构	第37-38页
2.3 归一化像素差人脸检测	第38-41页
2.3.1 归一化像素差特征	第38-39页
2.3.2 深度二次树	第39-41页
2.3.3 NPD人脸检测	第41页
2.4 实验：人脸检测对比	第41-42页
2.5 本章小结	第42-44页
第三章跟踪算法	第44-49页
3.1 引言	第44页
3.2 光流法	第44-46页
3.2.1 光流法约束方程	第44-45页
3.2.2 金字塔Lucas-Kanade光流法	第45-46页
3.3 中值流法	第46-47页
3.4 跟踪失败检测	第47-48页
3.5 本章小结	第48-49页
第四章人脸特征点定位方法	第49-54页
4.1 引言	第49页
4.2 基于深度学习的人脸特征点定位方法	第49-52页
4.2.1 全局SAN	第50-51页
4.2.2 局部SANs	第51-52页
4.3 实现细节	第52-53页
4.3.1 参数设置	第53页
4.3.2 训练数据集	第53页
4.3.3 数据增强	第53页
4.4 本章小结	第53-54页
第五章人脸特征点跟踪系统结构	第54-66页
5.1 引言	第54页
5.2 人脸特征点跟踪系统	第54-56页
5.2.1 人脸特征点跟踪系统框架	第54-56页
5.2.2 自适应跟踪校验	第56页
5.3 实验分析	第56-65页
5.3.1 实验数据	第56-57页
5.3.2 实验一：自适应跟踪校验对系统准确性的影响	第57-59页
5.3.3 实验二：相同框架下不同特征点定位方法比较	第59-61页
5.3.4 实验三：对比综合人脸分析工具Open Face	第61-63页
5.3.5 实验四：基于NPD的人脸特征点跟踪系统	第63-65页
5.4 本章小结	第65-66页
总结与展望	第66-68页
参考文献	第68-80页
攻读学位期间发表的论文与取得的成果	第80-82页
致谢	第82页

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