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基于網格模型的人臉表情合成算法研究

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基于網格模型的人臉表情合成算法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
Abstract第6-8頁
第一章 緒論第8-15頁
  1.1 研究背景及意義第8頁
  1.2 國內外研究現狀第8-13頁
    1.2.1 基于網格變形的人臉表情合成方法第9-11頁
    1.2.2 基于數據驅動的人臉表情合成方法第11-12頁
    1.2.3 目前表情合成技術中的難點第12-13頁
  1.3 本文研究的主要內容及貢獻第13頁
  1.4 論文結構安排第13-15頁
第二章 人臉表情合成相關理論方法第15-23頁
  2.1 面部動作編碼系統:FACS第15-20頁
    2.1.1 面部區域專業術語第15-17頁
    2.1.2 上半人臉區域主要運動單元第17-18頁
    2.1.3 下半人臉區域主要運動單元第18-19頁
    2.1.4 人臉基本表情與AU組合對應關系第19-20頁
  2.2 回歸分析第20-23頁
    2.2.1 線性回歸估計第20頁
    2.2.2 核函數第20-21頁
    2.2.3 核非線性回歸估計第21-23頁
第三章 基于網格模型的人臉變形方法第23-41頁
  3.1 基于MLS的人臉變形第23-27頁
    3.1.1 仿射變換第24-25頁
    3.1.2 相似變換第25-26頁
    3.1.3 剛性變換第26-27頁
  3.2 基于MRLS的人臉變形第27-30頁
    3.2.1 引言第27-28頁
    3.2.2 MRLS算法理論第28-29頁
    3.2.3 MRLS算法思路與流程圖第29-30頁
  3.3 基于Delaunay三角網格的人臉變形第30-35頁
    3.3.1 Delaunay三角網格剖分第30-34頁
    3.3.2 B樣條曲線第34頁
    3.3.3 基于B樣條插值的三角剖分第34-35頁
  3.4 實驗與討論第35-40頁
  3.5 本章小結第40-41頁
第四章 基于改進表情比例圖的人臉表情合成第41-50頁
  4.1 表情比例圖的原理第41-43頁
  4.2 基于改進表情比例圖的人臉表情細節合成第43-44頁
    4.2.1 光流的原理第43-44頁
    4.2.2 基于光流一維直方圖統計的局部背景去除第44頁
  4.3 基于插值模型的新表情生成第44-45頁
  4.4 實驗與討論第45-49頁
    4.4.1 方法實現步驟第45-46頁
    4.4.2 實驗分析第46-49頁
  4.5 本章小結第49-50頁
第五章 總結與展望第50-51頁
致謝第51-52頁
參考文獻第52-56頁
附錄A FACS中的AU舉例第56-59頁
附錄B 攻讀碩士學位期間的研究成果第59-60頁

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人臉表情合成 核非線性回歸 移動最小二乘 Delaunay三角剖分 表情比例圖
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