| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 生物特征识别技术的应用 | 第14-16页 |
| 1.2 人脸检测的引入 | 第16-17页 |
| 1.3 人脸识别的意义 | 第17-18页 |
| 1.4 人脸研究的内容 | 第18-20页 |
| 1.4.1 人脸研究的内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 人脸检测与识别技术的优点及存在的困难 | 第19-20页 |
| 1.5 人脸检测与特征定位技术的国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 1.6 本文的研究内容与论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 人脸检测综述 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 人脸检测的方法 | 第24-29页 |
| 2.2.1 基于知识的人脸检测 | 第24-26页 |
| 2.2.2 基于特征的方法 | 第26-27页 |
| 2.2.3 基于模版匹配的方法 | 第27页 |
| 2.2.4 基于学习的方法 | 第27-29页 |
| 2.3 基于肤色的人脸检测算法分类 | 第29-32页 |
| 2.3.1 肤色检测与Mosaic法相结合 | 第30页 |
| 2.3.2 肤色检测与特征验证相结合的算法 | 第30-31页 |
| 2.3.3 肤色检测与聚类分割及特征验证相结合的算法 | 第31页 |
| 2.3.4 肤色检测与模板匹配相结合的方法 | 第31-32页 |
| 2.3.5 其它方法 | 第32页 |
| 2.4 目前存在的可供人脸检测使用的图像库 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 系统需求分析 | 第35-39页 |
| 3.1 用户需求 | 第35页 |
| 3.2 用户范围 | 第35-36页 |
| 3.3 功能需求 | 第36-38页 |
| 3.4 非功能需求 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 系统总体设计 | 第39-44页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第39-40页 |
| 4.1.1 设计原则 | 第39页 |
| 4.1.2 系统的总体构架 | 第39-40页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第40-42页 |
| 4.3 数据库设计 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 系统关键技术 | 第44-53页 |
| 5.1 肤色分割技术 | 第44-50页 |
| 5.1.1 色彩空间的选择 | 第45-49页 |
| 5.1.2 肤色模型的选择 | 第49-50页 |
| 5.2 人脸检测算法 | 第50-52页 |
| 5.2.1 对二值图像的形态学处理 | 第51页 |
| 5.2.2 连通域的标记 | 第51页 |
| 5.2.3 人脸候选区域的几何筛选 | 第51-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 系统实现和测试 | 第53-69页 |
| 6.1 系统运行环境 | 第53页 |
| 6.2 人脸检测的实验过程 | 第53-61页 |
| 6.3 眼睛的定位 | 第61-66页 |
| 6.3.1 人眼定位所面临的困难 | 第61-62页 |
| 6.3.2 人眼定位算法的分类和选择 | 第62-63页 |
| 6.3.3 基于色彩与几何信息相结合的人眼定位方法 | 第63页 |
| 6.3.4 多种方法集合检测与定位人眼 | 第63-66页 |
| 6.5 所采用的相关程序的主要代码 | 第66-68页 |
| 6.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-72页 |
| 7.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 7.2 对未来的工作展望 | 第70-72页 |
| 7.2.1 存在不足 | 第70页 |
| 7.2.2 改进 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |