| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景和存在的问题 | 第8-9页 |
| ·课题研究意义和价值 | 第9-10页 |
| ·人脸检测方法 | 第10-12页 |
| ·论文的创新点 | 第12-14页 |
| 第二章 人脸检测基本理论知识 | 第14-21页 |
| ·色彩空间 | 第14-16页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第14页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第14-15页 |
| ·YCrCb 颜色空间 | 第15-16页 |
| ·肤色模型 | 第16-17页 |
| ·简单肤色模型 | 第16-17页 |
| ·高斯肤色模型 | 第17页 |
| ·数学形态学 | 第17-20页 |
| ·结构元 | 第17-18页 |
| ·膨胀 | 第18-19页 |
| ·腐蚀 | 第19页 |
| ·开运算 | 第19页 |
| ·闭运算 | 第19-20页 |
| ·投影图 | 第20页 |
| ·本章小节 | 第20-21页 |
| 第三章 改进 YCrCb 颜色空间与人脸检测方法 | 第21-40页 |
| ·改进RGB 转换YCrCb 算法 | 第21-27页 |
| ·传统转换算法的不足 | 第21-23页 |
| ·算法改进原理 | 第23-26页 |
| ·对改进算法的实验结果 | 第26-27页 |
| ·肤色模型与肤色分割 | 第27-30页 |
| ·肤色模型 | 第27-29页 |
| ·肤色分割 | 第29-30页 |
| ·数学形态学处理 | 第30-31页 |
| ·连通区域的标定 | 第31-34页 |
| ·候选人脸的筛选 | 第34-37页 |
| ·模板匹配 | 第37-38页 |
| ·本章小节 | 第38-40页 |
| 第四章 人脸检测系统的实现 | 第40-53页 |
| ·软硬件环境和设备 | 第40-41页 |
| ·硬件设备 | 第40页 |
| ·软件环境 | 第40-41页 |
| ·系统设计 | 第41-42页 |
| ·系统流程图 | 第42-44页 |
| ·系统的实现 | 第44-52页 |
| ·本章小节 | 第52-53页 |
| 第五章 实验对比分析 | 第53-60页 |
| ·与Opencv 开源视觉库的人脸检测方法进行检测效果对比 | 第53-56页 |
| ·高亮照片的检测结果对比 | 第56-59页 |
| ·实验对比结果统计 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论著及参与科研课题 | 第66页 |