| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 人脸检测技术的研究进展及现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 人脸检测国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 人脸检测方法综述 | 第12-15页 |
| 1.2.3 人脸检测存在的难点 | 第15-16页 |
| 1.2.4 人脸检测算法的评估 | 第16-17页 |
| 1.2.5 多视角人脸检测技术 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关技术描述 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 人脸检测的特征提取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 HAAR特征 | 第20-21页 |
| 2.2.2 积分通道特征 | 第21-22页 |
| 2.2.3 聚合通道特征 | 第22-23页 |
| 2.3 人脸检测的分类器学习 | 第23-28页 |
| 2.3.1 自适应增强算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 决策树 | 第24-25页 |
| 2.3.3 软级联分类器 | 第25-27页 |
| 2.3.4 支持向量机 | 第27-28页 |
| 2.4 人脸检测的数据库介绍 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于判别权重池化特征的多视角人脸检测 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 本章相关工作 | 第31-37页 |
| 3.2.1 方形通道滤波器 | 第31-32页 |
| 3.2.2 判别权重池化特征 | 第32-35页 |
| 3.2.3 线性判别分析 | 第35-37页 |
| 3.2.4 不平衡嵌入LDA | 第37页 |
| 3.3 基于DWPF特征和AdaBoost算法的人脸检测 | 第37-38页 |
| 3.4 实验 | 第38-43页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验结果和分析 | 第39-42页 |
| 3.4.3 实验误差分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于多通道图判别投影HAAR特征的多视角人脸检测 | 第44-54页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 本章相关工作 | 第44-47页 |
| 4.2.1 判别投影HAAR特征 | 第44-46页 |
| 4.2.2 线性非对称分类器 | 第46-47页 |
| 4.3 基于多通道PHF的非对称线性级联分类器 | 第47-49页 |
| 4.4 实验 | 第49-53页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第49页 |
| 4.4.2 实验结果和分析 | 第49-51页 |
| 4.4.3 实验误差分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于人脸局部模块字典的多视角人脸检测 | 第54-64页 |
| 5.1 引言 | 第54-55页 |
| 5.2 本章相关工作 | 第55-58页 |
| 5.2.1 方向梯度直方图特征 | 第55-56页 |
| 5.2.2 霍夫投票 | 第56-58页 |
| 5.3 基于人脸局部模块字典和霍夫投票的人脸检测 | 第58-61页 |
| 5.3.1 局部模块字典的生成 | 第58-60页 |
| 5.3.2 基于霍夫投票的检测 | 第60-61页 |
| 5.4 实验 | 第61-63页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第61页 |
| 5.4.2 实验结果和分析 | 第61-62页 |
| 5.4.3 实验误差分析 | 第62-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他科研成果 | 第74页 |