| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·人脸检测研究的回顾 | 第12-14页 |
| ·人眼检测研究的回顾 | 第14页 |
| ·主要工作与论文结构 | 第14-16页 |
| ·主要工作 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第16-32页 |
| ·近红外图像成像原理 | 第16页 |
| ·图像预处理算法 | 第16-19页 |
| ·图像仿射变换 | 第17-18页 |
| ·图像增强 | 第18-19页 |
| ·人脸特征描述 | 第19-21页 |
| ·Haar特征 | 第19-21页 |
| ·人脸检测训练算法 | 第21-29页 |
| ·AdaBoost训练算法 | 第21-24页 |
| ·弱分类器训练算法 | 第24-25页 |
| ·基于统计的AdaBoost快速训练算法 | 第25页 |
| ·FloatBoost训练算法 | 第25-26页 |
| ·LDA算法 | 第26-29页 |
| ·数理形态学 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于数理形态学的人脸精确定位算法 | 第32-40页 |
| ·系统总览 | 第32页 |
| ·人脸区域定位算法 | 第32-35页 |
| ·任务与目标 | 第32-33页 |
| ·基于Hanr特征和Boosting算法的级联分类器 | 第33-34页 |
| ·实时图像增强技术 | 第34-35页 |
| ·人眼定位算法 | 第35-39页 |
| ·任务与目标 | 第35-36页 |
| ·基于Haar特征和Boosting的人眼定位 | 第36-37页 |
| ·基于Quoit滤波器的人眼定位 | 第37-38页 |
| ·多尺度Quoit滤波器 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 人脸检测系统设计与实现 | 第40-57页 |
| ·硬件设计 | 第40页 |
| ·Boosting训练器设计与实现 | 第40-51页 |
| ·系统总览 | 第41-42页 |
| ·日志系统 | 第42-43页 |
| ·样本生成模块 | 第43-45页 |
| ·样本预处理优化 | 第45-46页 |
| ·特征模块 | 第46-47页 |
| ·分类器模块 | 第47-48页 |
| ·训练模块 | 第48-51页 |
| ·检测器设计与实现 | 第51-55页 |
| ·人脸区域定位 | 第51-53页 |
| ·人眼精确定位 | 第53-54页 |
| ·嵌入式平台优化 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 人脸检测系统测试 | 第57-64页 |
| ·训练与测试数据集 | 第57-58页 |
| ·实验结果与比较 | 第58-61页 |
| ·人脸区域定位实验结果与比较 | 第59-60页 |
| ·人眼定位实验结果与比较 | 第60-61页 |
| ·嵌入式平台应用 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-65页 |
| ·论文总结 | 第64页 |
| ·对进一步研究工作的展望 | 第64-65页 |
| 附录 | 第65-69页 |
| 附录1:攻读学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 附录2:人脸检测结果图 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |