基于Haar特征概率分布与SVM的人脸检测

摘要	第1-7页
Abstract	第7-9页
第1章 绪论	第9-12页
·研究背景	第9-10页
·主要工作	第10页
·论文的组织结构	第10-12页
第2章 人脸检测研究综述	第12-18页
·人脸检测方法分类	第12-15页
·人脸检测的评价指标	第15-18页
第3章 统计学习理论和支持向量机	第18-29页
·传统的机器学习方法	第18-19页
·统计学习理论	第19-20页
·支持向量机	第20-24页
·支持向量机的实现	第24-29页
第4章 人脸粗筛选	第29-50页
·粗筛选流程	第29-30页
·人脸样本的制作	第30-32页
·直方图均衡化	第32-33页
·金字塔图像的生成	第33-34页
·Haar特征分类器	第34-40页
·人脸分类器的构建	第40-45页
·人脸重叠区域的合并	第45-46页
·实验结果	第46-50页
第5章 人脸精确验证	第50-63页
·精确验证流程	第50-51页
·样本的收集	第51-52页
·线性SVM分类器的训练	第52-56页
·非线性SVM分类器的训练	第56-60页
·实验结果	第60-63页
第6章 总结与展望	第63-64页
附录1: ADABOOST训练算法	第64-66页
附录2: 作者攻读硕士期间参与的项目及发表的论文	第66-67页
参考文献	第67-70页
后记	第70页