| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语说明表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 本文的研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 不良图片研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 图像特征识别中的自动标注技术 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作和章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 图像处理中的相关工作 | 第18-31页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 颜色空间 | 第18-23页 |
| 2.2.1 RGB颜色空间 | 第18-19页 |
| 2.2.2 HSI颜色空间 | 第19-21页 |
| 2.2.3 HSV颜色空间 | 第21-22页 |
| 2.2.4 YUV颜色空间 | 第22页 |
| 2.2.5 YCbCr颜色空间 | 第22-23页 |
| 2.2.6 YIQ颜色空间 | 第23页 |
| 2.3 图像的预处理 | 第23-30页 |
| 2.3.1 图像的灰度处理和二值化 | 第23-24页 |
| 2.3.2 图像的去噪 | 第24-26页 |
| 2.3.3 边缘检测 | 第26-28页 |
| 2.3.4 图像分割 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 人脸检测以及肤色检测 | 第31-40页 |
| 3.1 人脸检测的基本方法 | 第31-32页 |
| 3.1.1 基于肤色的人脸检测 | 第31页 |
| 3.1.2 基于知识规则的人脸检测 | 第31页 |
| 3.1.3 基于统计的人脸检测 | 第31-32页 |
| 3.2 Adaboost分类器算法和生成技术研究 | 第32-33页 |
| 3.2.1 分类器算法 | 第32页 |
| 3.2.2 生成技术 | 第32-33页 |
| 3.3 基于Haar的人脸检测图像算法 | 第33-35页 |
| 3.3.1 眼睛和嘴的检测 | 第34-35页 |
| 3.4 人脸检测实验结果 | 第35-36页 |
| 3.5 肤色检测 | 第36-37页 |
| 3.6 肤色检测实验结果 | 第37-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 超像素分割 | 第40-50页 |
| 4.1 基于图论的超像素的分割算法 | 第41-45页 |
| 4.1.1 基于图论的方法 | 第42-43页 |
| 4.1.2 Superpixel lattice方法 | 第43-44页 |
| 4.1.3 Ncut方法 | 第44-45页 |
| 4.2 基于梯度下降的超像素分割方法 | 第45-47页 |
| 4.2.1 SLIC方法 | 第45页 |
| 4.2.2 分水岭算法 | 第45-46页 |
| 4.2.3 基于Mean-Shift的方法 | 第46-47页 |
| 4.2.4 Turbopixel方法 | 第47页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 第五章 图像中的自动标注 | 第50-72页 |
| 5.1 图像自动标注简介 | 第50-51页 |
| 5.1.1 无监督学习模型 | 第50-51页 |
| 5.1.2 有监督学习模型 | 第51页 |
| 5.2 图模型简介 | 第51-55页 |
| 5.2.1 有向图模型 | 第51-53页 |
| 5.2.2 无向图模型 | 第53-55页 |
| 5.3 基于条件随机场的自动标注 | 第55-61页 |
| 5.3.1 建立图模型 | 第56页 |
| 5.3.2 条件随机场分类模型 | 第56-61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.5 支持向量机模型 | 第63-66页 |
| 5.5.1 支持向量机 | 第63-64页 |
| 5.5.2 线性情况 | 第64-65页 |
| 5.5.3 非线性情况 | 第65-66页 |
| 5.5.4 核函数 | 第66页 |
| 5.6 基于支持向量机的纠错输出码自动标注方法 | 第66-71页 |
| 5.6.1 一对一方法 | 第67-68页 |
| 5.6.2 一对多方法 | 第68-69页 |
| 5.6.3 一些其他的ECOC码矩阵 | 第69-70页 |
| 5.6.4 纠错输出标注方法 | 第70-71页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第71-72页 |
| 第六章 实验结果以及分析 | 第72-78页 |
| 6.1 实验数据 | 第72-73页 |
| 6.2 实验环境 | 第73页 |
| 6.3 实验过程 | 第73-75页 |
| 6.4 实验结果 | 第75-78页 |
| 6.4.1 评价指标 | 第75-76页 |
| 6.4.2 结果分析 | 第76-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 本文的主要工作 | 第78页 |
| 7.2 下一步的研究工作 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 研究生阶段的主要工作 | 第86-87页 |
| 个人简历 | 第87-88页 |
| 学位论文评审后修改说明表 | 第88-90页 |
| 学位论文答辩后勘误修订说明表 | 第90-91页 |