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第一章 绪论 1

第一节 研究背景及意义 1

第二节 研究现状 4

一 基于经验知识的三维人脸建模 5

二 基于样本学习的三维人脸建模 10

第二章 三维人脸样本规格化 14

第一节 引言 14

第二节 样本预处理 16

一 纹理映射图 18

二 分割人脸的方法及实例 21

三 样本坐标矫正 24

第三节 样本规格化 25

一 曲面变形算法 27

二 基于网格重采样的方法 29

三 基于光流的方法 31

四 基于组合模型匹配的规格化方法 41

第四节 实验结果和分析 47

第三章 基于遗传算法的三维人脸样本扩充 51

第一节 引言 51

第二节 基于遗传算法的三维人脸样本扩充 52

一 编码方式 53

二 适应度函数 55

三 选择操作 55

四 交叉操作 56

五 变异操作 61

第三节 实验结果 64

一 三维人脸样本扩充结果 64

二基于扩充样本的三维人脸建模结果 66

三 基于扩充样本的三维人脸识别结果 67

第四章 基于典型相关性分析的三维人脸建模 70

第一节 引言 70

第二节 模型概述 71

一 模型建立 71

二模型匹配 73

第三节 基于典型相关性分析的样本选择 74

一典型相关性分析 75

二 样本表示和相关性计算 76

第四节 实验结果和分析 80

一样本预处理 80

二 实验结果比较 82

第五章 基于粒子群优化算法的模型匹配 90

第一节 引言 90

第二节 模型匹配 90

第三节 粒子群优化算法 92

第四节 多层次模型匹配算法 93

一 多层次粒子群模型 94

二 多层次模型匹配算法 95

三 惯性权重因子变化策略 96

四 认知因子自适应策略 97

第五节 实验结果和分析 98

第六章 三维人脸动画技术 107

第一节 MPEG-4技术 107

一人脸定义参数 107

二 人脸动画参数单元 110

三 人脸动画参数 111

第二节 基于MPEG-4的人脸动画流程 113

第三节 面向MPEG-4的人脸建模及特定化 115

一 通用网络模型 115

二 模型特定化 116

三 基于三维扫描仪的数据采集 117

四 径向基插值算法 118

五 柱面投影算法 119

六 通用模型特定化 121

第四节 基于三维重建人脸的特定化 123

一 自动建模的实现 124

二 自动化人脸建模的纹理调整 125

第五节 分片重采样在人脸动画中的应用 128

一 基于形变模型与重采样的三维人脸动画 130

二 获取动画数据 131

三 人脸表情动画参数模型 132

四 实验结果 133

参考文献 135

后记 152

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