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第1章 绪论1

1.1 人脸工程学1

1.1.1 人脸工程学的研究内容1

1.1.2 人脸工程学研究的意义与应用2

1.1.3 人脸工程学研究在实用化过程中的挑战5

1.2 人脸工程学研究历程7

1.2.1 人脸识别7

1.2.2 表情识别8

1.2.3 人脸合成10

1.2.4 相关学术资源13

1.3 人脸工程学的未来研究方向16

1.4 本书的内容17

参考文献17

第2章 人脸工程学研究的学科基础20

2.1 人类学对人脸的研究20

2.1.1 达尔文之前的研究20

2.1.2 达尔文对表情的研究21

2.2 文学艺术中对人脸的研究23

2.2.1 人脸的美学研究23

2.2.2 人脸表情在戏曲和舞台剧中的表现27

2.2.3 人脸在各种美术画法中的表现30

2.3 动画中人脸的表现31

2.3.1 人脸动画的应用31

2.3.2 卡通动画中人脸的表现形式及常用软件32

2.3.3 二维动画中人脸的表现32

2.4 情绪心理学关于表情的研究34

2.5 认知心理学关于人脸的研究36

2.6 脑科学关于人脸的研究40

2.6.1 人脸识别的ERP研究40

2.6.2 表情识别的ERP研究43

参考文献45

第3章 面部运动的测量技术47

3.1 概述47

3.2 面部动作编码系统48

3.2.1 概述48

3.2.2 FACS的特点与应用52

3.2.3 FACS的扩展与改进53

3.3 最大限度辨别面部肌肉运动编码系统54

3.3.1 伊扎德与MAX54

3.3.2 MAX的主要内容55

3.3.3 MAX与FACS的比较56

3.4 其他面部表情测量系统57

3.4.1 表情识别整体判断系统57

3.4.2 自我评估情绪编码系统57

3.4.3 面部表情分析工具57

参考文献57

第4章 图像处理技术59

4.1 图像处理的基本概念59

4.1.1 数字图像的概念59

4.1.2 数字图像处理的概念59

4.2 图像处理的基本操作60

4.2.1 图像的平移、旋转、放缩、镜像变换、转置60

4.2.2 图像的平滑、锐化64

4.2.3 图像的腐蚀、膨胀和细化69

4.2.4 图像的恢复与重建73

4.3 图像处理的高级操作74

4.3.1 图像的边缘检测74

4.3.2 图像的Hough变换78

4.3.3 轮廓的提取与跟踪79

参考文献81

第5章 人脸检测跟踪技术82

5.1 人脸检测82

5.1.1 人脸检测方法的分类82

5.1.2 基于肤色的人脸检测82

5.1.3 基于形状的人脸检测86

5.1.4 基于特征的人脸检测88

5.2 人脸跟踪91

5.2.1 帧差法91

5.2.2 基于运动目标预测的人脸跟踪92

5.2.3 基于模型的人脸跟踪92

5.2.4 基于人脸局部特征的人脸跟踪95

参考文献96

第6章 面部特征提取的算法98

6.1 概述98

6.2 几何特征的提取99

6.3 统计特征的提取101

6.3.1 主成分分析算法101

6.3.2 二维主成分分析算法104

6.3.3 线性判别分析算法105

6.3.4 独立成分分析算法106

6.4 频率域特征的提取107

6.4.1 小波技术107

6.4.2 Gabor小波108

6.4.3 离散余弦变换109

6.5 运动特征的提取109

6.6 代数特征的提取111

参考文献112

第7章 面部特征的模式识别算法115

7.1 线性判别分析115

7.1.1 线性判别函数的基本概念115

7.1.2 Fisher线性判别116

7.1.3 小结119

7.2 支持向量机120

7.2.1 支持向量机基本原理121

7.2.2 SVM分类器的设计125

7.2.3 小结125

7.3 贝叶斯网络127

7.3.1 概述127

7.3.2 贝叶斯网络概率基础128

7.3.3 贝叶斯网络的构建128

7.3.4 贝叶斯网络推理算法132

7.3.5 贝叶斯网络分类器134

7.3.6 小结138

7.4 隐马尔可夫模型及其基本问题138

7.4.1 概述138

7.4.2 马尔可夫链模型139

7.4.3 隐马尔可夫模型141

7.4.4 隐马尔可夫模型的三个基本问题143

7.4.5 隐马尔可夫算法实现中的基本问题149

7.4.6 小结152

7.5 人工神经网络152

7.5.1 概述153

7.5.2 人工神经网络集成160

7.5.3 小结163

7.6 模糊模式识别163

7.6.1 概述163

7.6.2 模糊数学基本理论164

7.6.3 模糊模式识别166

7.6.4 小结169

参考文献169

第8章 人脸合成的方法与技术173

8.1 概述173

8.2 人脸合成技术的分类174

8.3 人脸几何建模177

8.3.1 人脸模型的表达形式177

8.3.2 一般人脸模型178

8.3.3 特定人脸模型181

8.4 纹理映射183

8.5 人脸动画185

8.5.1 人脸动画技术185

8.5.2 人脸动画驱动技术189

8.6 MPEG-4人脸动画原理190

8.6.1 FDP、FAP与FAPU的定义190

8.6.2 FAP驱动人脸动画的基本原理191

参考文献193

第9章 人脸识别系统196

9.1 概述196

9.2 人脸识别关键问题的研究197

9.3 人脸识别流程199

9.4 人脸识别系统的设计与实现200

9.4.1 人脸识别系统的总体设计201

9.4.2 人脸识别系统的算法设计202

9.4.3 人脸识别系统的实现207

参考文献212

第10章 面部表情识别系统215

10.1 概述215

10.2 基于静态图像的面部表情识别系统218

10.2.1 系统的总体设计218

10.2.2 系统的算法设计219

10.2.3 系统的实现224

10.3 基于主动表观模型的实时面部表情识别系统225

10.3.1 系统设计225

10.3.2 基于肤色模型的人脸检测226

10.3.3 人脸图像预处理226

10.3.4 特征点定位及特征提取227

10.3.5 表情识别230

10.4 基于动态图像序列的面部表情识别231

10.4.1 光流的基本计算方法232

10.4.2 基于Hessian矩阵的改进光流算法235

10.4.3 散度-旋度样条约束下的非刚体光流算法239

10.4.4 基于改进MMI的HMM算法的面部表情识别244

10.4.5 基于改进MMD的HMM算法的面部表情识别257

参考文献268

第11章 人脸合成实例271

11.1 基于视频的人脸表情合成271

11.1.1 Candide模型271

11.1.2 标准人脸模型到特定人脸模型的变换273

11.1.3 纹理贴图275

11.1.4 面部表情的运动计算及表情合成276

11.1.5 实时表情信息获取与表情重构的实现278

11.1.6 小结283

11.2 三维虚拟人脸模型283

11.2.1 三维人脸模型的建立283

11.2.2 特征点的选取285

11.2.3 纹理映射286

11.2.4 特定虚拟人脸模型的实现288

11.2.5 小结289

11.3 虚拟人脸的年龄仿真289

11.3.1 年龄老化特征的相关研究290

11.3.2 Dirichlet自由变形算法291

11.3.3 Dirichlet自由变形算法在三维空间中的应用296

11.3.4 应用Dirichlet自由变形算法生成特定人脸模型296

11.3.5 虚拟人脸部年龄仿真的实现298

参考文献300

附录 缩略语302