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基于局部特征描述的人脸和人眼定位检测技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·本文主要研究工作第12-13页
   ·本文的组织结构第13-14页
第2章 检测技术研究的理论基础第14-22页
   ·检测常用方法介绍第14-16页
     ·人脸检测的常用方法第14-15页
     ·人眼检测的常用方法第15-16页
   ·人脸数据库及检测评价标准第16-17页
   ·检测的难点第17-18页
   ·AdaBoost 算法相关知识概述第18-21页
     ·PAC 学习模型和 Boosting 算法介绍第18-20页
     ·AdaBoost 算法简介第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第3章 基于改进的 AdaBoost 算法的人脸检测第22-41页
   ·引言第22页
   ·特征和积分图第22-27页
     ·Haar-like 特征第22-24页
     ·积分图第24-27页
   ·AdaBoost 算法的改进第27-34页
     ·AdaBoost 基本算法第27-28页
     ·改进的弱分类器第28-30页
     ·强分类器第30-31页
     ·算法的性能分析第31-34页
   ·人脸检测系统的实现第34-40页
     ·人脸检测系统组成第34-35页
     ·实验结果及分析第35-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 基于等照度线特征的人眼定位第41-55页
   ·引言第41页
   ·等照度线特征第41-42页
   ·基于等照度线特征的人眼定位算法第42-48页
     ·人眼定位算法流程第42-43页
     ·等照度线曲率第43-45页
     ·等照度线中心第45-46页
     ·中心投票机制第46-47页
     ·人眼精确定位第47-48页
   ·人眼定位系统的实现第48-54页
     ·人眼定位系统组成第48-49页
     ·实验结果及评估第49-54页
   ·本章小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
作者简介第62页

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