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声明
第一章绪论
1.1论文研究意义及背景
1.2国内外研究状况
1.3本文的贡献
1.4论文的组织安排
第二章计算机视觉中的统计模型
2.1概述
2.1.1构造可变模型研究问题的必要性
2.1.2基于统计的模型的特点
2.2统计形状模型的理论基础和建立
2.2.1选择适当的标定点
2.2.2变化形状的建模
2.2.3模型的匹配
2.2.4测试模型
2.2.5估计形状向量的分布
2.3基于统计形状模型的图像解释
2.3.1形状模型概述
2.3.2匹配函数的选择
第三章主动形状模型
3.1概述
3.2点分布模型
3.2.1柔性变化物体
3.2.2用点分布模型来描述形状
3.3点分布模型在图像搜索中的应用
3.3.1初始估计值
3.3.2最佳的位移距离的确定
3.3.3形状和姿态参数的确定
3.3.4形状和姿态参数的更新
3.4小结
第四章加权主动形状模型
4.1概述
4.2局部纹理模型和评价
4.2.1局部纹理模型
4.2.2点评价
4.2.3形状评价
4.3形状子空间的加权投影
4.4调整加权矩阵
4.5 WASM搜索过程
4.6实验结果
4.7小结
第五章主动表观模型
5.1概述
5.2 AAM的描述
5.2.1形状统计模型的描述
5.2.2纹理统计模型的描述
5.3 AAM建模
5.4 AAM对人脸图像的编码步骤如下:
5.5 AAM训练阶段的学习
5.6 AAM迭代优化算法描述如下:
5.7实验结果和结论
5.8小结
第六章结论与展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的论文