三维人脸建模方法研究与应用

**章  绪论  **节  研究背景及意义  第二节  研究现状    一  基于经验知识的三维人脸建模    二  基于样本学习的三维人脸建模第二章  三维人脸样本规格化  **节  引言  第二节  样本预处理    一  纹理映射图    二  分割人脸的方法及实例    三  样本坐标矫正  第三节  样本规格化    一  曲面变形算法    二  基于网格重采样的方法    三  基于光流的方法    四  基于组合模型匹配的规格化方法  第四节  实验结果和分析第三章  基于遗传算法的三维人脸样本扩充  **节  引言  第二节  基于遗传算法的三维人脸样本扩充+    一  编码方式    二  适应度函数    三  选择操作    四  交叉操作    五  变异操作  第三节  实验结果    一  三维人脸样本扩充结果    二  基于扩充样本的三维人脸建模结果    三  基于扩充样本的三维人脸识别结果第四章  基于典型相关性分析的三维人脸建模  **节  引言  第二节模型概述    一  模型建立    二  模型匹配  第三节  基于典型相关性分析的样本选择    一  典型相关性分析    二  样本表示和相关性计算  第四节  实验结果和分析    一  样本预处理    二  实验结果比较第五章  基于粒子群优化算法的模型匹配  **节  引言  第二节  模型匹配  第三节  粒子群优化算法  第四节  多层次模型匹配算法    一  多层次粒子群模型    二  多层次模型匹配算法    三  惯性权重因子变化策略    四  认知因子自适应策略  第五节  实验结果和分析第六章  三维人脸动画技术  **节  mpeg-4技术    一  人脸定义参数    二  人脸动画参数单元    三  人脸动画参数  第二节  基于mpeg-4的人脸动画流程  第三节  面向mpeg-4的人脸建模及特定化    一  通用网络模型    二  模型特定化    三  基于三维扫描仪的数据采集    四  径向基插值算法    五  柱面投影算法    六  通用模型特定化  第四节  基于三维重建人脸的特定化    一  自动建模的实现    二  自动化人脸建模的纹理调整  第五节  分片重采样在人脸动画中的应用    一  基于形变模型与重采样的三维人脸动画    二  获取动画数据    三  人脸表情动画参数模型    四  实验结果参考文献后记