基于AD-AdaBoost算法的人脸检测方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·前言 | 第10页 |
| ·人脸检测技术研究的意义 | 第10-11页 |
| ·人脸检测结果评价标准 | 第11页 |
| ·人脸检测技术算法发展和研究现状、方法 | 第11-14页 |
| ·基于几何特征的方法 | 第12页 |
| ·基于肤色模型的方法 | 第12-13页 |
| ·基于统计理论的方法 | 第13-14页 |
| ·本文的主要内容安排 | 第14-16页 |
| 第2章 AD-AdaBoost算法 | 第16-24页 |
| ·Boosting算法背景 | 第16页 |
| ·AD-AdaBoost算法简介 | 第16-18页 |
| ·AdaBoost算法流程 | 第16-17页 |
| ·AdaBoost算法分析 | 第17-18页 |
| ·AD-AdaBoost算法 | 第18-22页 |
| ·AD-AdaBoost算法流程 | 第18-19页 |
| ·AD-AdaBoost算法的优缺点 | 第19-20页 |
| ·改进后的AD-AdaBoost算法 | 第20-21页 |
| ·改进后的算法分析 | 第21-22页 |
| ·级联分类器 | 第22-23页 |
| ·级联分类器的结构 | 第22-23页 |
| ·级联分类器的设计 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 矩形特征和积分图 | 第24-34页 |
| ·Haar-like矩形特征 | 第24-29页 |
| ·Haar-like特征的种类 | 第24-26页 |
| ·矩形特征的表示 | 第26-28页 |
| ·特征个数的计算 | 第28-29页 |
| ·积分图像 | 第29-33页 |
| ·0°矩形特征的积分图 | 第30-31页 |
| ·45°矩形特征的积分图 | 第31-32页 |
| ·积分图与定积分的类比 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于AD-AdaBoost算法的人脸检测 | 第34-50页 |
| ·图像预处理 | 第34-38页 |
| ·去噪处理 | 第35-36页 |
| ·光照补偿 | 第36页 |
| ·直方图均衡化 | 第36-38页 |
| ·训练分类器 | 第38-43页 |
| ·弱分类器的实现 | 第38-40页 |
| ·强分类器的实现 | 第40-42页 |
| ·级联分类器的实现 | 第42-43页 |
| ·实现人脸检测 | 第43-46页 |
| ·检测方法 | 第43-44页 |
| ·图像后处理 | 第44-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结和展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·对未来工作的展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
