声明
第一章 绪论
1.1 引言
1.2 面部表情移植技术的研究背景
1.3 面部表情移植技术的应用场景和研究意义
1.4 本文的主要工作和创新点
1.5 论文组织结构
第二章 面部表情移植的相关技术介绍
2.1 基于特征点差向量的表情移植技术基本流程
2.2 人脸检测技术
2.2.1 Adaboost算法
2.2.2 局部二值Haar特征
2.2.3 SIFT特征和SURF特征
2.2.4 MLP级联分类器
2.3 人脸特征定位技术
2.3.1 基于主动形状模型（ASM）的特征定位
2.3.2 基于主动表观模型（AAM）的特征定位
2.3.3 基于级联回归算法的特征定位
2.3.4 基于卷积神经网络模型的特征定位
2.4 面部映射技术
2.5 本章小结
第三章 基于轻量级卷积神经网络的表情映射算法
3.1 人脸检测
3.2 数据预处理
3.3 基于 LW-CNN 的面部特征提取
3.3.1 深度可分离卷积结构
3.3.2 面部表情3D特征提取
3.4 表情映射算法
3.4.1 3D面部人脸建模
3.4.2 表情映射
3.5 实验与结果分析
3.5.1 人脸数据集
3.5.2 实验性能评价
3.5.3 实验环境配置
3.5.4 实验参数设置
3.5.5 实验过程分析
3.6 本章小结
第四章 基于复合型递归卷积神经网络的表情映射算法
4.1 本章算法流程
4.2 基于复合型递归神经网络的 3D特征提取
4.2.1 长短时记忆网络模型
4.2.2 面部、头部及眼神的3D特征提取
4.3 表情映射算法
4.4 实验与结果分析
4.4.1 人脸数据集
4.4.2 实验环境配置
4.4.3 实验性能评价
4.4.4 实验参数设置
4.4.5 实验过程分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 本文总结
5.2 下一步工作的展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
电子科技大学;
