基于草图提取的人脸矢量化算法研究与应用

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基于草图提取的人脸矢量化算法研究与应用

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基于草图提取的人脸矢量化算法研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-18页
1.1 研究意义与背景	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 线条画生成算法	第12-13页
1.2.2 线条图矢量化算法	第13-14页
1.2.3 非真实感人脸绘制算法	第14-16页
1.3 本文主要工作	第16页
1.4 论文组织结构	第16-18页
第二章相关理论及相关技术	第18-26页
2.1 图像预处理策略	第18-21页
2.1.1 图像双边滤波	第18-19页
2.1.2 直方图均衡化	第19页
2.1.3 抠图技术	第19-21页
2.2 生成对抗网络	第21-25页
2.2.1 GAN	第21-22页
2.2.2 cGAN	第22-23页
2.2.3 CycleGAN	第23-25页
2.3 本章小结	第25-26页
第三章基于生成对抗网络的人脸线条画提取	第26-38页
3.1 引言	第26页
3.2 SA-LongCycleGAN:人脸线条画提取模型的构建	第26-30页
3.2.1 长循环结构	第27-28页
3.2.2 基于自注意力机制的生成器	第28-29页
3.2.3 判别器	第29-30页
3.2.4 损失函数	第30页
3.3 实验与结果分析	第30-37页
3.3.1 实验细节	第30-31页
3.3.2 对偶训练	第31-32页
3.3.3 性能分析	第32-34页
3.3.4 消融分析	第34-37页
3.4 本章小结	第37-38页
第四章分层组织的人脸线条画矢量化	第38-46页
4.1 引言	第38-39页
4.2 层次组织与路径追踪	第39-42页
4.2.1 二值化	第39页
4.2.2 层次组织	第39-41页
4.2.3 路径追踪	第41-42页
4.3 曲线拟合与优化	第42-43页
4.3.1 多边形拟合	第42页
4.3.2 曲线拟合与优化	第42-43页
4.4 实验结果与分析	第43-45页
4.4.1 公开数据集测试结果与分析	第43-44页
4.4.2 鲁棒性测试与分析	第44-45页
4.5 本章小结	第45-46页
第五章面向微信的人脸矢量化小程序设计与实现	第46-52页
5.1 需求分析	第46-47页
5.1.1 业务需求	第46页
5.1.2 功能需求	第46-47页
5.2 系统设计	第47-51页
5.2.1 人脸矢量化系统的设计	第47-49页
5.2.2 系统设计与实现	第49-51页
5.3 人脸矢量化小程序界面展示	第51页
5.4 本章小结	第51-52页
第六章总结与展望	第52-54页
6.1 课题工作总结	第52-53页
6.2 未来工作展望	第53-54页
致谢	第54-55页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第55-56页
参考文献	第56-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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