| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·人脸检测技术概况和发展动态 | 第8-10页 |
| ·研究概况 | 第8-9页 |
| ·国内外研究进展 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10-13页 |
| 第二章 人脸检测的理论基础 | 第13-23页 |
| ·人脸检测的主要方法 | 第13-17页 |
| ·基于知识规则的方法 | 第13-14页 |
| ·基于人脸特征的方法 | 第14-15页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第15页 |
| ·基于学习的方法 | 第15-17页 |
| ·图像处理技术 | 第17-20页 |
| ·图像分割 | 第17-19页 |
| ·数学形态学 | 第19-20页 |
| ·人脸检测方法评估 | 第20-21页 |
| ·人脸图像库 | 第20页 |
| ·性能评价标准 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 图像预处理 | 第23-35页 |
| ·光线补偿 | 第23-24页 |
| ·直方图均衡化 | 第24-26页 |
| ·滤波去噪 | 第26-28页 |
| ·运动目标检测 | 第28-31页 |
| ·处理结果分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于肤色特征检测和基于Adaboost 算法检测 | 第35-49页 |
| ·基于肤色特征的人脸检测 | 第35-41页 |
| ·色彩空间转换 | 第35-38页 |
| ·肤色分割 | 第38-39页 |
| ·形态学处理 | 第39页 |
| ·检测结果分析 | 第39-41页 |
| ·基于Adaboost 算法的人脸检测 | 第41-47页 |
| ·知识准备 | 第41-44页 |
| ·基于Adaboost 算法的人脸检测过程 | 第44-45页 |
| ·检测过程讨论与检测结果分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于肤色特征和Adaboost 算法相结合的检测方法 | 第49-55页 |
| ·检测方法 | 第49-51页 |
| ·检测方法性能评估 | 第51-55页 |
| 结束语 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 在读期间研究成果 | 第61-62页 |