| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·主动学习的研究现状 | 第8-9页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文研究内容及章节安排 | 第10-11页 |
| 第二章 人脸检测 | 第11-23页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·人脸检测方法分类 | 第11-14页 |
| ·基于知识的方法 | 第11-12页 |
| ·基于特征的方法 | 第12页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第12-13页 |
| ·基于统计学习的方法 | 第13-14页 |
| ·AdaBoost 人脸检测算法概述 | 第14-19页 |
| ·AdaBoost 人脸检测算法 | 第15-18页 |
| ·级联分类器设计 | 第18-19页 |
| ·人脸检测算法的性能评述 | 第19-21页 |
| ·人脸检测图像数据库 | 第19-20页 |
| ·人脸检测结果性能评价指标 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-23页 |
| 第三章 主动示例选择算法及其应用 | 第23-47页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·基于 Bootstrap 的主动示例选择算法 | 第23-28页 |
| ·机器学习中的主动学习 | 第23-26页 |
| ·Bootstrap 算法 | 第26-27页 |
| ·基于Bootstrap 的人脸检测 | 第27-28页 |
| ·基于混合级联 Bootstrap 的主动示例选择算法 | 第28-34页 |
| ·混合级联Bootstrap 算法 | 第29-32页 |
| ·Bootstrap 算法与HC-Bootstrap 算法比较 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-46页 |
| ·Bootstrap 算法实验 | 第34-36页 |
| ·HC-Bootstrap 与Bootstrap 算法对比实验 | 第36-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于人脸检测的不良信息过滤方法 | 第47-57页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·基于人脸信息的不良图像检测 | 第48-52页 |
| ·肤色候选区域的检测与提取 | 第50-51页 |
| ·图像中不良信息的判别 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·肤色区域提取 | 第52-53页 |
| ·图像中的人脸检测 | 第53-54页 |
| ·不良图像检测 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间的科研工作及研究成果 | 第65-66页 |
