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基于級聯回歸的人臉配準算法研究

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基于級聯回歸的人臉配準算法研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
abstract第6-13頁
第一章 緒論第13-17頁
  1.1 研究背景及意義第13-14頁
  1.2 研究內容及相關技術第14-15頁
  1.3 論文創新點及組織結構第15頁
  1.4 本章小結第15-17頁
第二章 人臉配準研究現狀第17-27頁
  2.1 人臉配準的生成模型第17-20頁
    2.1.1 整體建模的生成模型第17-19頁
    2.1.2 局部建模的生成模型第19頁
    2.1.3 生成模型的優缺點分析第19-20頁
  2.2 人臉配準的判別模型第20-26頁
    2.2.1 局部建模的判別模型第20-22頁
    2.2.2 整體建模的判別模型第22-26頁
    2.2.3 判別模型的優缺點分析第26頁
  2.3 本章小結第26-27頁
第三章 級聯回歸算法分析第27-39頁
  3.1 級聯回歸算法框架第27-28頁
  3.2 初始化策略第28-29頁
    3.2.1 平均臉形第28-29頁
    3.2.2 隨機抽樣第29頁
  3.3 形狀索引特征第29-32頁
    3.3.1 相對坐標提取方式第30-31頁
    3.3.2 插值提取方式第31-32頁
  3.4 級聯形狀回歸第32-36頁
    3.4.1 隨機回歸森林第32-34頁
    3.4.2 梯度提升學習算法第34-36頁
    3.4.3 隨機回歸樹分裂算法第36頁
  3.5 現有級聯回歸算法總結第36-38頁
  3.6 本章小結第38-39頁
第四章 本文算法設計第39-49頁
  4.1 算法思路與算法流程第39-40頁
  4.2 初始形狀估計算法第40-46頁
    4.2.1 問題建模第40頁
    4.2.2 特征提取第40-44頁
    4.2.3 初始形狀回歸第44-46頁
  4.3 多姿態人臉配準第46-48頁
    4.3.1 多姿態級聯回歸器訓練算法第46-48頁
    4.3.2 姿態分類與配準算法第48頁
  4.4 本章小結第48-49頁
第五章 實驗結果分析第49-61頁
  5.1 實驗概述第49頁
  5.2 數據庫第49-51頁
  5.3 評價指標第51頁
  5.4 算法實現細節第51-52頁
  5.5 初始形狀估計有效性驗證第52-54頁
    5.5.1 初始形狀質量驗證第52-53頁
    5.5.2 提升級聯回歸配準精度驗證第53-54頁
  5.6 多姿態人臉配準有效性驗證第54-57頁
    5.6.1 人臉姿態估計驗證第55-56頁
    5.6.2 人臉配準效果驗證第56-57頁
  5.7 算法局限性分析第57-58頁
  5.8 本章小結第58-61頁
第六章 總結與展望第61-63頁
  6.1 本文工作總結第61-62頁
  6.2 未來研究展望第62-63頁
參考文獻第63-69頁
致謝第69-71頁
攻讀學位期間發表的學術論文第71頁

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