| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·目前存在的问题 | 第12-13页 |
| ·研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 肤色检测基础 | 第15-22页 |
| ·颜色空间 | 第15-18页 |
| ·颜色特性 | 第15-16页 |
| ·RGB颜色空间 | 第16页 |
| ·YUV,YIQ颜色模型 | 第16-17页 |
| ·HSV彩色空间 | 第17-18页 |
| ·肤色检测算法模型 | 第18-20页 |
| ·肤色色调 | 第18页 |
| ·常用的肤色检测模型 | 第18-19页 |
| ·肤色模型的优缺点分析 | 第19-20页 |
| ·色度空间模型 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 肤色检测系统建立与优化 | 第22-34页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于图像增强算法的肤色模型 | 第22-26页 |
| ·基于YUV与YIQ的双肤色模型 | 第22-23页 |
| ·基于图像增强算法的肤色模型的搭建 | 第23-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-26页 |
| ·肤色分割的形态学处理 | 第26-28页 |
| ·形态学处理的必要性 | 第26-27页 |
| ·基本形态学算子 | 第27-28页 |
| ·形态学算子的确定 | 第28-29页 |
| ·皮肤纹理分析 | 第29-31页 |
| ·Gabor滤波法 | 第30-31页 |
| ·灰度统计法 | 第31页 |
| ·基于灰度共生矩阵的方法 | 第31页 |
| ·一阶灰度统计法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 图像过滤中的人脸检测 | 第34-43页 |
| ·人脸检测常见算法 | 第34-35页 |
| ·Adaboost人脸检测算法 | 第35-40页 |
| ·人脸Haar-1 ike型特征提取 | 第35-36页 |
| ·Adaboost 算法简介 | 第36页 |
| ·连续型Adaboost算法 | 第36-37页 |
| ·Cascade分类器及训练算法 | 第37-39页 |
| ·级联分类器的误检率和检测率 | 第39页 |
| ·Adaboost算法人脸检测系统的实现 | 第39-40页 |
| ·实验结果 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 敏感图像特征提取 | 第43-47页 |
| ·特征向量的选取 | 第43页 |
| ·肤色百分比 | 第43-44页 |
| ·连通区域特征提取 | 第44-45页 |
| ·连通分量定义 | 第44-45页 |
| ·标记连通区域 | 第45页 |
| ·图像中心域皮肤比例 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 基于SVM的敏感图像过滤算法设计 | 第47-55页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·支持向量机(SVM)算法介绍 | 第47-50页 |
| ·SVM算法基本原理 | 第48-49页 |
| ·SVM分类 | 第49-50页 |
| ·基于支持向量机的敏感图像分类器设计 | 第50-52页 |
| ·特征向量的构造 | 第51页 |
| ·核函数的选择及分类器的训练 | 第51-52页 |
| ·SVM敏感图像分类算法步骤 | 第52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第七章 智能优化算法和SVM在敏感图像分类中的应用 | 第55-68页 |
| ·粒子群优化算法 | 第55-57页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第55-56页 |
| ·PSO算法的数学描述 | 第56页 |
| ·算法参数设置与选择 | 第56-57页 |
| ·算法步骤 | 第57页 |
| ·遗传算法 | 第57-61页 |
| ·遗传算法概述 | 第57-58页 |
| ·基本遗传算法 | 第58-61页 |
| ·基于智能优化算法的敏感图像分类模型 | 第61-62页 |
| ·模型的基本思想 | 第61页 |
| ·PSO-SVM模型 | 第61页 |
| ·GA-SVM模型 | 第61-62页 |
| ·实验论证 | 第62-67页 |
| ·训练样本选择 | 第62-63页 |
| ·数据预处理 | 第63页 |
| ·实验设计与实现 | 第63页 |
| ·实验结果与分析 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 | 第74页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第74-75页 |