| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-20页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第7-18页 |
| 1.1.1 智能视频监控系统的发展概述及研究意义 | 第7-9页 |
| 1.1.2 人脸检测技术的发展状况 | 第9-12页 |
| 1.1.3 人脸识别技术的发展状况 | 第12-17页 |
| 1.1.4 人脸表情识别技术的发展状况 | 第17-18页 |
| 1.2 论文主要内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于肤色与 Adaboost 算法的人脸检测技术及其实现 | 第20-36页 |
| 2.1 基于肤色的人脸检测技术 | 第20-25页 |
| 2.1.1 色度空间 | 第20-22页 |
| 2.1.2 基于 YCrCb色度空间的肤色检测方法及实验情况 | 第22-25页 |
| 2.2 基于 Adaboost 算法的人脸检测技术及其实现 | 第25-34页 |
| 2.2.1 Adaboost 算法介绍 | 第25-26页 |
| 2.2.2 Adaboost 算法的关键部分 | 第26-30页 |
| 2.2.3 基于 Adaboost 算法的人脸检测实验结果 | 第30-34页 |
| 2.3 基于肤色和 Adaboost 算法的混合人脸检测及其实验情况 | 第34-36页 |
| 第三章 基于主成分分析的人脸识别技术及其实现 | 第36-42页 |
| 3.1 主成分分析原理 | 第36-39页 |
| 3.2 主成分分析算法在人脸识别中的具体应用及其实现 | 第39-42页 |
| 3.2.1 PCA 在人脸识别中的具体实现过程 | 第39-40页 |
| 3.2.2 基于 PCA 的人脸识别技术的实现及结果分析 | 第40-42页 |
| 第四章 婴幼儿的面部表情识别 | 第42-53页 |
| 4.1 婴幼儿面部图像数据库 | 第43-44页 |
| 4.2 婴幼儿面部图像分析及预处理 | 第44-48页 |
| 4.3 基于眼睛与嘴巴张合程度的婴幼儿面部表情识别算法 | 第48-50页 |
| 4.4 基于 DM365 嵌入式平台的婴幼儿智能监控系统方案 | 第50-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
