| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸检测国内外研究动态 | 第10页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第10-17页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第11-14页 |
| ·基于图像的人脸检测方法 | 第14-17页 |
| ·本文的研究工作及章节安排 | 第17-19页 |
| ·主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 肤色分割及人脸区域筛选 | 第19-37页 |
| ·图像预处理 | 第19-23页 |
| ·滤波去噪 | 第19-20页 |
| ·光照补偿 | 第20-23页 |
| ·肤色区域分割 | 第23-32页 |
| ·肤色分割方法选择 | 第23-25页 |
| ·肤色建模及分割 | 第25-32页 |
| ·人脸区域筛选 | 第32-34页 |
| ·图像的形态学处理 | 第32-33页 |
| ·人脸区域筛选 | 第33-34页 |
| ·肤色分割效果 | 第34-37页 |
| 第三章 基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第37-51页 |
| ·AdaBoost算法 | 第37页 |
| ·Harr-like特征与积分图 | 第37-44页 |
| ·Harr-like特征 | 第37-39页 |
| ·积分图像 | 第39-43页 |
| ·新的扩展Harr-like特征及其计算 | 第43-44页 |
| ·分类器训练 | 第44-47页 |
| ·弱分类器 | 第44-45页 |
| ·强分类器 | 第45-47页 |
| ·级联分类器设计 | 第47-51页 |
| ·级联分类器结构 | 第47-48页 |
| ·级联分类器构造算法 | 第48-51页 |
| 第四章 基于肤色分割与AdaBoost算法的多姿态人脸检测 | 第51-57页 |
| ·基于肤色与基于AdaBoost的人脸检测算法的不足 | 第51页 |
| ·肤色分割与AdaBoost算法结合的人脸检测 | 第51-52页 |
| ·多姿态人脸检测器设计 | 第52-57页 |
| ·典型的多姿态人脸检测算法 | 第52-55页 |
| ·改进的多姿态人脸检测分类器 | 第55-57页 |
| 第五章 多姿态人脸检测系统设计及实验结果分析 | 第57-69页 |
| ·实验方案设计 | 第57-63页 |
| ·实验环境 | 第57-58页 |
| ·分类器训练 | 第58-61页 |
| ·系统设计 | 第61-63页 |
| ·实验结果分析 | 第63-69页 |
| ·脸检测算法评价准则 | 第63-64页 |
| ·实验数据统计与分析 | 第64-65页 |
| ·部分实验结果展示 | 第65-67页 |
| ·实验总结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文工作总结 | 第69页 |
| ·不足与进一步工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 | 第77-79页 |
| 攻读学位期间参研的科研项目 | 第79页 |