| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1-1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1-2 计算机视觉理论 | 第10页 |
| 1-3 人脸检测的问题描述 | 第10-11页 |
| 1-4 难点及需解决的问题 | 第11-12页 |
| 1-5 本论文主要内容和章节安排 | 第12-13页 |
| 1-5-1 本课题重点研究内容 | 第12页 |
| 1-5-2 本论文各章节的内容安排 | 第12-13页 |
| 第二章 人脸检测算法综述 | 第13-18页 |
| 2-1 人脸特征及提取 | 第13-14页 |
| 2-1-1 肤色特征 | 第13-14页 |
| 2-1-2 灰度特征 | 第14页 |
| 2-2 肤色区域分割与人脸验证方法 | 第14页 |
| 2-3 基于统计模型的方法 | 第14-16页 |
| 2-3-1 基于特征空间的方法 | 第14-15页 |
| 2-3-2 基于神经网络的方法 | 第15页 |
| 2-3-3 基于支持向量机的方法 | 第15-16页 |
| 2-3-4 基于概率模型的方法 | 第16页 |
| 2-4 基于启发式模型的方法 | 第16-17页 |
| 2-5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于肤色的动态人脸检测 | 第18-33页 |
| 3-1 动态人脸检测中的运动检测 | 第18-20页 |
| 3-1-1 动态人脸检测技术 | 第18-19页 |
| 3-1-2 运动检测算法的选择 | 第19-20页 |
| 3-2 色彩空间和肤色模型 | 第20-25页 |
| 3-2-1 色彩空间 | 第20-24页 |
| 3-2-2 肤色模型 | 第24-25页 |
| 3-3 色彩空间的选取和肤色模型的建立 | 第25-26页 |
| 3-3-1 色彩空间分析 | 第25页 |
| 3-3-2 肤色模型的建立 | 第25-26页 |
| 3-4 图像预处理——光照补偿 | 第26-27页 |
| 3-5 肤色分割 | 第27-29页 |
| 3-5-1 Ostu自适应阈值计算方法分析 | 第27-28页 |
| 3-5-2 二次插值法的自适应阈值计算 | 第28-29页 |
| 3-6 二值图的形态学滤波处理 | 第29-31页 |
| 3-6-1 腐蚀（Erosion） | 第30页 |
| 3-6-2 膨胀（Dilation） | 第30页 |
| 3-6-3 开运算和闭运算 | 第30-31页 |
| 3-6 人脸后选区域的筛选 | 第31-32页 |
| 3-6-1 根据区域面积占有率进行处理 | 第31页 |
| 3-6-2 根据欧拉数进行处理 | 第31页 |
| 3-6-3 人脸区域定位 | 第31-32页 |
| 3-6-4 实验结果 | 第32页 |
| 3-7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 人脸姿态的检测 | 第33-39页 |
| 4-1 概述 | 第33-34页 |
| 4-1-1 现有的脸部特征定位方法 | 第33-34页 |
| 4-1-2 基于色彩信息的人脸特征定位方法 | 第34页 |
| 4-2 眼睛的检测与定位 | 第34-36页 |
| 4-2-1 基于色度的人眼提取 | 第35页 |
| 4-2-2 改进的眼睛的检测 | 第35-36页 |
| 4-3 嘴的检测与定位 | 第36-37页 |
| 4-4 人脸正向姿态的检测 | 第37-38页 |
| 4-5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 人脸检测与姿态检测系统实验 | 第39-47页 |
| 5-1 系统硬件实现 | 第39页 |
| 5-2 系统的软件实现 | 第39-40页 |
| 5-2-1 Windows编程的特点 | 第39-40页 |
| 5-2-2 Visual C++ 6.0 开发环境 | 第40页 |
| 5-2-3 本文所采用的开发环境 | 第40页 |
| 5-3 程序实现基础知识 | 第40-46页 |
| 5-3-1 位图操作基本知识 | 第40-41页 |
| 5-3-2 位图格式 | 第41-42页 |
| 5-3-3 CDib类 | 第42-43页 |
| 5-3-4 图像采集卡的基本操作 | 第43-44页 |
| 5-3-5 系统框架及实现的功能 | 第44-45页 |
| 5-3-6 程序流程图 | 第45-46页 |
| 5-4 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的相关科研成果 | 第52页 |