面向多源数据的B样条人脸重建研究



面向多源数据的B样条人脸重建研究

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面向多源数据的B样条人脸重建研究

论文目录
中文摘要	第1-6页
abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-20页
1.1 研究背景和意义	第12-18页
1.1.1 研究背景	第13-17页
1.1.2 研究目的和意义	第17-18页
1.2 主要研究内容和创新	第18-19页
1.3 论文结构	第19-20页
第2章相关研究综述	第20-32页
2.1 基于图片的三维人脸重建	第20-25页
2.1.1 图像数据条件的类型	第20-22页
2.1.2 明暗恢复法	第22页
2.1.3 从运动恢复结构	第22-23页
2.1.4 侧影轮廓恢复法	第23-24页
2.1.5 统计学习的方法	第24-25页
2.2 人脸形变模型综述	第25-28页
2.2.1 渐变技术	第25-26页
2.2.2 基于统计的人脸形变模型	第26-28页
2.3 人脸曲面表示与B样条建模综述	第28-31页
2.3.1 人脸表面建模	第28-29页
2.3.2 B样条技术与自动化建模	第29-31页
2.4 本章小结	第31-32页
第3章面向图片数据的B样条统一人脸建模研究	第32-48页
3.1 问题分析与B样条建模方案	第32-34页
3.2 图像中的低秩人脸骨架建模	第34-38页
3.2.1 基于低秩-稀疏分解的正脸骨架优化	第34-36页
3.2.2 正脸骨架的深度估计	第36-38页
3.3 基于B样条的人脸重构	第38-41页
3.4 实验与分析	第41-46页
3.4.1 实验准备	第41页
3.4.2 在Bosphorus数据集上的结果和分析	第41-43页
3.4.3 同其他方法比较	第43-44页
3.4.4 自然环境下的照片	第44-46页
3.4.5 从幼到老的伊丽莎白二世女王	第46页
3.5 本章小结	第46-48页
第4章面向图片数据的B样条精细人脸建模研究	第48-66页
4.1 引言	第48-50页
4.2 人脸曲面重建的立体几何建模	第50-53页
4.2.1 两个一致性条件	第51-53页
4.2.2 嵌入方程F的选择	第53页
4.3 基于B样条参数域的精确一致性建模	第53-56页
4.3.1 B样条人脸的高阶表示	第54-55页
4.3.2 在0阶一致性中建模遮挡和表情腐蚀	第55页
4.3.3 在1阶一致性上建模细节	第55-56页
4.4 结合0阶和1阶一致性的实用解决方案	第56-59页
4.4.1 0阶上的优化	第56-57页
4.4.2 1阶上的优化	第57-59页
4.4.3 算法	第59页
4.5 实验与分析	第59-65页
4.5.1 实验数据预处理	第60-61页
4.5.2 标准图片	第61-64页
4.5.3 真实无约束的数据	第64-65页
4.6 本章小结	第65-66页
第5章面向三维数据的T样条形变模型及其精确人脸建模研究	第66-88页
5.1 引言	第66-68页
5.2 人脸的几何特性与形变表达	第68-71页
5.2.1 人脸表面的几何特性	第68-70页
5.2.2 人脸形变的表达模型	第70-71页
5.3 T样条人脸形变模型	第71-78页
5.3.1 基于黎曼映射的人脸T网格构建	第72-74页
5.3.2 通用形变模型	第74-75页
5.3.3 基于形状单元的形变模型	第75-78页
5.4 三维精确拟合	第78-82页
5.4.1 基于局部子空间的控制点优化	第79页
5.4.2 精细化过程的控制点优化	第79-82页
5.4.3 更新一致性	第82页
5.5 实验与分析	第82-85页
5.5.1 在扫描数据上的结果	第82-84页
5.5.2 在Kinect数据上的结果	第84页
5.5.3 在空时人脸数据上的结果	第84-85页
5.6 本章小结	第85-88页
第6章总结与展望	第88-90页
6.1 总结	第88-89页
6.2 展望	第89-90页
参考文献	第90-100页
发表论文和参加科研情况说明	第100-101页
致谢	第101-102页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。

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