基于肤色和统计学习的人脸检测

中文摘要	第1-3页
ABSTRACT	第3-6页
第一章 绪论	第6-14页
·人脸检测概述	第6-7页
·人脸检测的研究动态	第7-12页
·基于统计的方法	第7-10页
·基于特征的方法	第10-12页
·人脸检测中存在的主要问题	第12-13页
·本文的研究工作	第13-14页
第二章 肤色分割	第14-25页
·预处理	第14-16页
·光照补偿的基本方法	第14-15页
·改进的光照补偿	第15-16页
·混合肤色模型的实现	第16-22页
·RGB 空间	第17页
·HSI,HSV 空间	第17-18页
·YCbCr,YIQ 色彩空间	第18页
·各类色彩空间比较	第18-21页
·HIN 评价标准	第19页
·比较结果	第19-21页
·混合肤色空间	第21-22页
·消噪处理	第22-23页
·区域优化	第23-25页
第三章 统计学习算法及改进	第25-32页
·统计学习方法概述	第25页
·Viola 的Adaboost 算法	第25-28页
·对Viola 算法的改进	第28-32页
第四章 人脸检测系统的形成	第32-41页
·样本集	第32-34页
·训练的难点及优化	第34-35页
·Adaboost 算法耗时原因分析	第34-35页
·减少训练时间的方法	第35页
·检测结果	第35-41页
·检测器	第35-36页
·检测结果	第36-39页
·实验结果分析	第39-41页
第五章 总结与展望	第41-43页
·总结	第41-42页
·对进一步研究工作的展望	第42-43页
参考文献	第43-46页
发表论文和科研情况说明	第46-47页
致谢	第47页