三維人臉建模方法研究與應(yīng)用

第一章  緒論
第一節(jié)  研究背景及意義
第二節(jié)  研究現(xiàn)狀
一  基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的三維人臉建模
二  基于樣本學(xué)習(xí)的三維人臉建模
第二章  三維人臉樣本規(guī)格化
第一節(jié)  引言
第二節(jié)  樣本預(yù)處理
一  紋理映射圖
二  分割人臉的方法及實(shí)例
三  樣本坐標(biāo)矯正
第三節(jié)  樣本規(guī)格化
一  曲面變形算法
二  基于網(wǎng)格重采樣的方法
三  基于光流的方法
四  基于組合模型匹配的規(guī)格化方法
第四節(jié)  實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
第三章  基于遺傳算法的三維人臉樣本擴(kuò)充
第一節(jié)  引言
第二節(jié)  基于遺傳算法的三維人臉樣本擴(kuò)充+
一  編碼方式
二  適應(yīng)度函數(shù)
三  選擇操作
四  交叉操作
五  變異操作
第三節(jié)  實(shí)驗(yàn)結(jié)果
一  三維人臉樣本擴(kuò)充結(jié)果
二  基于擴(kuò)充樣本的三維人臉建模結(jié)果
三  基于擴(kuò)充樣本的三維人臉識(shí)別結(jié)果
第四章  基于典型相關(guān)性分析的三維人臉建模
第一節(jié)  引言
第二節(jié)模型概述
一  模型建立
二  模型匹配
第三節(jié)  基于典型相關(guān)性分析的樣本選擇
一  典型相關(guān)性分析
二  樣本表示和相關(guān)性計(jì)算
第四節(jié)  實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
一  樣本預(yù)處理
二  實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較
第五章  基于粒子群優(yōu)化算法的模型匹配
第一節(jié)  引言
第二節(jié)  模型匹配
第三節(jié)  粒子群優(yōu)化算法
第四節(jié)  多層次模型匹配算法
一  多層次粒子群模型
二  多層次模型匹配算法
三  慣性權(quán)重因子變化策略
四  認(rèn)知因子自適應(yīng)策略
第五節(jié)  實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
第六章  三維人臉動(dòng)畫(huà)技術(shù)
第一節(jié)  MPEG-4技術(shù)
一  人臉定義參數(shù)
二  人臉動(dòng)畫(huà)參數(shù)單元
三  人臉動(dòng)畫(huà)參數(shù)
第二節(jié)  基于MPEG-4的人臉動(dòng)畫(huà)流程
第三節(jié)  面向MPEG-4的人臉建模及特定化
一  通用網(wǎng)絡(luò)模型
二  模型特定化
三  基于三維掃描儀的數(shù)據(jù)采集
四  徑向基插值算法
五  柱面投影算法
六  通用模型特定化
第四節(jié)  基于三維重建人臉的特定化
一  自動(dòng)建模的實(shí)現(xiàn)
二  自動(dòng)化人臉建模的紋理調(diào)整
第五節(jié)  分片重采樣在人臉動(dòng)畫(huà)中的應(yīng)用
一  基于形變模型與重采樣的三維人臉動(dòng)畫(huà)
二  獲取動(dòng)畫(huà)數(shù)據(jù)
三  人臉表情動(dòng)畫(huà)參數(shù)模型
四  實(shí)驗(yàn)結(jié)果
參考文獻(xiàn)
后記