| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景和研究现状 | 第12-14页 |
| ·人脸检测中的难点 | 第12-13页 |
| ·人脸检测中的评价标准 | 第13-14页 |
| ·人脸检测的研究的意义 | 第14页 |
| ·彩色图像人脸检测的发展 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·创新点 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 彩色图像中的肤色分割 | 第17-28页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于肤色的人脸检测算法分类 | 第17-19页 |
| ·色彩空间模型 | 第19-21页 |
| ·RGB色彩空间 | 第19页 |
| ·HSV色彩空间 | 第19-20页 |
| ·YCbCr、YUV及YIQ色彩空间 | 第20-21页 |
| ·色彩空间的选择 | 第21页 |
| ·彩色图像预处理中光照补偿方法的实现 | 第21-24页 |
| ·肤色分割模型的建立 | 第24-27页 |
| ·图像分割的定义 | 第24-25页 |
| ·图像分割的实现 | 第25页 |
| ·分割图像的二值化处理 | 第25页 |
| ·二值化图像去噪处理 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于候选区域的人脸检测算法 | 第28-41页 |
| ·基于先验规则的方法 | 第28页 |
| ·基于几何形状信息的方法 | 第28页 |
| ·基于色彩信息方法 | 第28-29页 |
| ·基于统计理论的方法 | 第29-31页 |
| ·子空间方法 | 第29-30页 |
| ·神经网络方法 | 第30页 |
| ·支持向量机方法 | 第30-31页 |
| ·隐马尔可夫模型方法 | 第31页 |
| ·Boosting方法 | 第31页 |
| ·基于SNoW分类器的人脸检测实现 | 第31-40页 |
| ·局部连续均值量化变换 | 第31-33页 |
| ·SNoW分类器算法原理及算法实现 | 第33-38页 |
| ·人脸检测研究可用的图像库 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人脸特征点之眼睛定位 | 第41-56页 |
| ·人眼定位算法分类比较 | 第41-45页 |
| ·基于先验规则的方法 | 第41-42页 |
| ·基于几何形状信息的方法 | 第42-43页 |
| ·基于色彩信息的方法 | 第43-45页 |
| ·彩色图像眼睛定位实现 | 第45-52页 |
| ·彩色人脸图像的眼睛定位模型的改进 | 第45-48页 |
| ·基于Gabor变换的眼睛定位方法 | 第48-51页 |
| ·改进的彩色图像的人眼定位与基于Gabor变换的眼睛定位方法的结合 | 第51-52页 |
| ·人眼检测技术存在的问题及发展趋势 | 第52-55页 |
| ·人眼检测技术存在的问题 | 第52-54页 |
| ·人眼检测技术的发展趋势 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 人脸特征点之嘴部定位 | 第56-61页 |
| ·面部几何特征定位法 | 第56页 |
| ·唇色信息分析法 | 第56-57页 |
| ·彩色图像中基于经验公式的嘴部映射法 | 第57页 |
| ·嘴巴区域中心点的定位 | 第57-60页 |
| ·RGB色彩空间到YIQ色彩空间的转化 | 第58页 |
| ·嘴部定位的实现 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者在研究生期间参与项目及发表论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |