| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·人脸检测问题分析 | 第8-11页 |
| ·人脸检测技术的应用范围 | 第11-12页 |
| ·人脸检测技术的测试标准 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第二章 主要的人脸检测算法 | 第15-23页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第15-16页 |
| ·基于模板的人脸检测方法 | 第16-17页 |
| ·基于肤色的人脸检测方法 | 第17-19页 |
| ·基于肤色的人脸检测方法概述 | 第17-18页 |
| ·几种色彩空间表示 | 第18页 |
| ·肤色建模 | 第18-19页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第19-20页 |
| ·基于部件的人脸检测方法 | 第20-23页 |
| 第三章 基于部件的人脸检测 | 第23-29页 |
| ·基于梯度方向直方图的特征表示 | 第23-25页 |
| ·梯度方向直方图 | 第23-24页 |
| ·图形金字塔 | 第24-25页 |
| ·滤波器 | 第25-26页 |
| ·可变形部件模型建模 | 第26页 |
| ·可变形部件模型的训练 | 第26-29页 |
| ·隐支持向量机 | 第26-28页 |
| ·模型的训练过程 | 第28-29页 |
| 第四章 改进的可变形部件模型 | 第29-41页 |
| ·部件加权模型 | 第29-32页 |
| ·多角度模型分类融合 | 第32-36页 |
| ·FERET 人脸数据库训练的多角度人脸模型 | 第32-33页 |
| ·肤色确认 | 第33-36页 |
| ·多角度融合模型的匹配 | 第36-41页 |
| ·多角度融合模型的匹配 | 第36-37页 |
| ·可变形部件模型的检测过程 | 第37页 |
| ·多角度模型检测结果融合策略 | 第37-38页 |
| ·对小像素目标的双线性差值放大 | 第38-41页 |
| 第五章 程序实现及结果分析 | 第41-55页 |
| ·模型训练和检测中使用的数据库 | 第41-43页 |
| ·PASCAL 数据库上的实验 | 第43-47页 |
| ·复杂背景下的正面人脸检测 | 第43-45页 |
| ·加权的部件模型对遮挡人脸的实验效果 | 第45-47页 |
| ·Adaboost 在 PASCAL 数据库上的实验 | 第47页 |
| ·LFW 数据库上的实验 | 第47-48页 |
| ·自然图像上的实验 | 第48-55页 |
| ·对包含正面、半侧面人脸图像的检测 | 第48-50页 |
| ·对包含侧面人脸图像的检测 | 第50-51页 |
| ·肤色确认对检测结果的影响 | 第51-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第63-64页 |