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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 12

1.3人脸工程学的未来研究方向 15

1.4本书的内容 16

思考题 16

参考文献 16

第2章 人脸工程学研究的学科基础 19

2.1人类学对人脸的研究 19

2.1.1达尔文之前的研究 19

2.1.2达尔文对表情的研究 20

2.2文学艺术中对人脸的研究 22

2.2.1人脸的美学研究 22

2.2.2人脸表情在戏曲和舞台剧中的表现 26

2.2.3人脸在各种美术画法中的表现 29

2.3动画中人脸的表现 30

2.3.1人脸动画的应用 30

2.3.2卡通动画中人脸的表现形式及常用软件 31

2.3.3二维动画中人脸的表现 31

2.4情绪心理学关于表情的研究 33

2.5认知心理学关于人脸的研究 35

2.6脑科学关于人脸的研究 39

2.6.1人脸识别的ERP研究 39

2.6.2表情识别的ERP研究 42

思考题 44

参考文献 44

第3章 面部运动的测量技术 46

3.1概述 46

3.2面部动作编码系统 47

3.2.1概述 47

3.2.2FACS的特点与应用 51

3.2.3FACS的扩展与改进 52

3.3最大限度辨别面部肌肉运动编码系统 53

3.3.1伊扎德与MAX 53

3.3.2MAX的主要内容 54

3.3.3MAX与FACS的比较 55

3.4其他面部表情测量系统 56

3.4.1表情识别整体判断系统 56

3.4.2自我评估情绪编码系统 56

3.4.3面部表情分析工具 56

思考题 56

参考文献 57

第4章 图像处理技术 58

4.1图像处理的基本概念 58

4.1.1数字图像的概念 58

4.1.2数字图像处理的概念 58

4.2图像处理的基本操作 59

4.2.1图像的平移、旋转、放缩、镜像变换、转置 59

4.2.2图像的平滑、锐化 63

4.2.3图像的腐蚀、膨胀和细化 68

4.2.4图像的恢复与重建 72

4.3图像处理的高级操作 73

4.3.1图像的边缘检测 73

4.3.2图像的Hough变换 77

4.3.3轮廓的提取与跟踪 78

思考题 80

参考文献 80

第5章 人脸检测跟踪技术 81

5.1人脸检测 81

5.1.1人脸检测方法的分类 81

5.1.2基于肤色的人脸检测 81

5.1.3基于形状的人脸检测 85

5.1.4基于特征的人脸检测 87

5.2人脸跟踪 90

5.2.1帧差法 90

5.2.2基于运动目标预测的人脸跟踪 91

5.2.3基于模型的人脸跟踪 91

5.2.4基于人脸局部特征的人脸跟踪 94

思考题 95

参考文献 95

第6章 面部特征提取的算法 97

6.1概述 97

6.2几何特征的提取 98

6.3统计特征的提取 100

6.3.1主成分分析算法 100

6.3.2二维主成分分析算法 103

6.3.3线性判别分析算法 104

6.3.4独立成分分析算法 105

6.4频率域特征的提取 106

6.4.1小波技术 106

6.4.2Gabor小波 107

6.4.3离散余弦变换 107

6.5运动特征的提取 108

6.6代数特征的提取 110

思考题 111

参考文献 111

第7章 面部特征的模式识别算法 114

7.1线性判别分析 114

7.1.1线性判别函数的基本概念 114

7.1.2Fisher线性判别 115

7.1.3小结 118

7.2支持向量机 119

7.2.1支持向量机基本原理 120

7.2.2SVM分类器的设计 124

7.2.3小结 124

7.3贝叶斯网络 126

7.3.1概述 126

7.3.2贝叶斯网络概率基础 127

7.3.3贝叶斯网络的构建 127

7.3.4贝叶斯网络推理算法 131

7.3.5贝叶斯网络分类器 133

7.3.6小结 137

7.4隐马尔可夫模型及其基本问题 137

7.4.1概述 137

7.4.2马尔可夫链模型 138

7.4.3隐马尔可夫模型 140

7.4.4隐马尔可夫模型的三个基本问题 142

7.4.5隐马尔可夫算法实现中的基本问题 148

7.4.6小结 151

7.5人工神经网络 151

7.5.1概述 152

7.5.2人工神经网络集成 159

7.5.3小结 162

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 163

7.6.3模糊模式识别 166

7.6.4小结 168

思考题 169

参考文献 169

第8章 人脸合成的方法与技术 172

8.1概述 172

8.2人脸合成技术的分类 173

8.3人脸几何建模 176

8.3.1人脸模型的表达形式 176

8.3.2一般人脸模型 177

8.3.3特定人脸模型 180

8.4纹理映射 182

8.5人脸动画 184

8.5.1人脸动画技术 184

8.5.2人脸动画驱动技术 188

8.6MPEG-4人脸动画原理 189

8.6.1FDP、FAP与FAPU的定义 189

8.6.2FAP驱动人脸动画的基本原理 190

思考题 192

参考文献 193

第9章 人脸识别系统 195

9.1概述 195

9.2人脸识别关键问题的研究 196

9.3人脸识别流程 198

9.4人脸识别系统的设计与实现 199

9.4.1人脸识别系统的总体设计 200

9.4.2人脸识别系统的算法设计 201

9.4.3人脸识别系统的实现 206

思考题 211

参考文献 212

第10章 面部表情识别系统 214

10.1概述 214

10.2基于静态图像的面部表情识别系统 217

10.2.1系统的总体设计 217

10.2.2系统的算法设计 218

10.2.3系统的实现 223

10.3基于主动表观模型的实时面部表情识别系统 224

10.3.1系统设计 224

10.3.2基于肤色模型的人脸检测 225

10.3.3人脸图像预处理 225

10.3.4特征点定位及特征提取 226

10.3.5表情识别 229

10.4基于动态图像序列的面部表情识别 230

10.4.1光流的基本计算方法 231

10.4.2基于Hessian矩阵的改进光流算法 234

10.4.3散度-旋度样条约束下的非刚体光流算法 238

10.4.4基于改进MMI的HMM算法的面部表情识别 243

10.4.5基于改进MMD的HMM算法的面部表情识别 256

思考题 267

参考文献 267

第11章 人脸合成实例 270

11.1基于视频的人脸表情合成 270

11.1.1Candide模型 270

11.1.2标准人脸模型到特定人脸模型的变换 272

11.1.3纹理贴图 274

11.1.4面部表情的运动计算及表情合成 275

11.1.5实时表情信息获取与表情重构的实现 277

11.1.6小结 282

11.2三维虚拟人脸模型 282

11.2.1三维人脸模型的建立 282

11.2.2特征点的选取 284

11.2.3纹理映射 285

11.2.4特定虚拟人脸模型的实现 287

11.2.5小结 288

11.3虚拟人脸的年龄仿真 288

11.3.1年龄老化特征的相关研究 288

11.3.2Dirichlet自由变形算法 289

11.3.3Dirichlet自由变形算法在三维空间中的应用 294

11.3.4应用Dirichlet自由变形算法生成特定人脸模型 295

11.3.5虚拟人脸部年龄仿真的实现 297

思考题 299

参考文献 299

附录缩略语 301