多姿态人脸检测研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 基于刚性模板的算法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于可变形部件模型的算法 | 第12-13页 |
| 1.3 研究难点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4.1 单视角检测器算法 | 第14-15页 |
| 1.4.2 多姿态检测器结构研究 | 第15页 |
| 1.5 章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 单视角检测器 | 第17-29页 |
| 2.1 人脸特征描述子 | 第17-18页 |
| 2.2 扩展Haar-like特征 | 第18-21页 |
| 2.2.1 扩展Haar-like特征介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.2 积分图快速计算特征 | 第20-21页 |
| 2.3 Gentle Adaboost算法 | 第21-23页 |
| 2.4 级联检测框架 | 第23-24页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第24-27页 |
| 2.5.1 实验设定 | 第24-25页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第25-27页 |
| 2.5.3 结果分析 | 第27页 |
| 2.6 小结 | 第27-29页 |
| 第三章 多姿态检测器设计 | 第29-43页 |
| 3.1 姿态划分 | 第29-30页 |
| 3.2 并行级联结构 | 第30-32页 |
| 3.2.1 结构概述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 检测器设计 | 第31-32页 |
| 3.3 并行级联加姿态估计器 | 第32-34页 |
| 3.3.1 结构概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 检测器设计 | 第33-34页 |
| 3.4 金字塔结构 | 第34-37页 |
| 3.4.1 结构概述 | 第34-36页 |
| 3.4.2 检测器设计 | 第36-37页 |
| 3.5 决策树结构 | 第37-41页 |
| 3.5.1 结构概述 | 第37-38页 |
| 3.5.2 检测器设计 | 第38-41页 |
| 3.6 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 对比实验及分析 | 第43-57页 |
| 4.1 三姿态检测器对比实验 | 第43-45页 |
| 4.1.1 实验设定 | 第43-44页 |
| 4.1.2 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 4.2 五姿态检测器实验 | 第45-55页 |
| 4.2.1 实验设定 | 第45-47页 |
| 4.2.2 并行级联检测器 | 第47-48页 |
| 4.2.3 并行级联附加姿态估计检测器 | 第48-50页 |
| 4.2.4 金字塔结构检测器 | 第50-51页 |
| 4.2.5 决策树结构检测器 | 第51-55页 |
| 4.3 五姿态检测器性能对比 | 第55-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第65页 |
