复杂背景下的多人脸检测

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-17页
·研究的背景与意义	第9页
·人脸检测问题的分类与人脸模式分析	第9-10页
·目前的人脸检测方法	第10-14页
·基于显性特征的检测方法	第11-12页
·基于隐性特征的检测方法	第12-14页
·本文的研究内容与安排	第14-17页
2 人脸检测的预处理	第17-27页
·彩色图像的预处理过程	第17-24页
·肤色检测	第17-21页
·唇色模型	第21-23页
·人脸的轮廓特征	第23-24页
·灰度图像的预处理过程	第24-27页
·横纹特征	第24-27页
3 基于显性特征的人脸检测算法	第27-39页
·改进的高斯模型法	第27-33页
·边缘检测后的二值图像投影	第27页
·投影曲线和高斯函数	第27-29页
·高斯曲线的边界求解	第29-30页
·边界微调	第30-32页
·实验结果分析	第32-33页
·中线定位	第33-39页
·中线定位法的提出	第33页
·中线定位法中各步骤的详细说明	第33-36页
·实验结果分析	第36-39页
4 基于积分图特征的adaboost人脸检测算法	第39-58页
·adaboost算法基本原理	第39-41页
·Harr-like特征及其特征值快速计算方法	第41-46页
·特征库	第41-44页
·Harr-like特征的快速计算	第44-46页
·弱分类器	第46-51页
·特征值f(x)	第46-50页
·阈值θ方向指示符p	第50页
·弱分类器的训练及选取	第50-51页
·基于adaboost的多姿态人脸检测算法	第51-58页
·瀑布型检测器	第51-52页
·多姿态人脸检测	第52-56页
·算法性能测试	第56-58页
5 总结和展望	第58-60页
·本文工作的总结	第58-59页
·人脸检测算法的研究展望	第59-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-65页