多视人脸检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状与评估方法 | 第8-12页 |
| 1.2.1 人脸检测定义与难点 | 第8-9页 |
| 1.2.2 人脸检测研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.3 人脸检测评估方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作与结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 Viola-Jones人脸检测框架 | 第14-24页 |
| 2.1 基于积分图像的Haar特征提取 | 第14-15页 |
| 2.2 Gabor特征 | 第15-17页 |
| 2.3 LBP特征 | 第17-18页 |
| 2.4 基于Adaboost算法的分类器学习 | 第18-21页 |
| 2.5 级联式的检测结构 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于多通道特征的人脸检测方法 | 第24-42页 |
| 3.1 多通道特征 | 第24-27页 |
| 3.2 基于决策树的Adaboost算法 | 第27-28页 |
| 3.3 改进的级联结构 | 第28-29页 |
| 3.4 特征设计 | 第29-39页 |
| 3.4.1 通道类型 | 第29-32页 |
| 3.4.2 检测窗口大小 | 第32-33页 |
| 3.4.3 采样尺度 | 第33-35页 |
| 3.4.4 平滑 | 第35-36页 |
| 3.4.5 多尺度 | 第36-38页 |
| 3.4.6 弱分类器个数 | 第38页 |
| 3.4.7 角度划分个数 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-42页 |
| 第四章 实验结果与性能评估 | 第42-52页 |
| 4.1 数据集 | 第42-44页 |
| 4.2 检测结果后处理 | 第44-45页 |
| 4.3 性能评估 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第64页 |
