| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究的背景及意义 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·基于统计人脸检测方法 | 第12-13页 |
| ·基于特征的人脸检测方法 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于 AdaBoost 算法的人脸检测算法 | 第15-28页 |
| ·AdaBoost 算法的概述 | 第15-16页 |
| ·AdaBoost 算法人脸检测过程 | 第16-19页 |
| ·特征向量优化与计算过程 | 第19-25页 |
| ·Haar-like 特征 | 第19-22页 |
| ·积分图像 | 第22-24页 |
| ·特征值的计算 | 第24-25页 |
| ·分类器的构建与级联过程 | 第25-28页 |
| ·训练与构建分类器 | 第25-26页 |
| ·级联分类器的构建 | 第26-28页 |
| 第三章 优化 AdaBoost 算法的人脸检测方法 | 第28-37页 |
| ·分类器训练方法的优化 | 第28-33页 |
| ·训练算法分析 | 第29-30页 |
| ·构建弱分类器 | 第30-31页 |
| ·构建强分类器 | 第31-32页 |
| ·分类器错误率的分析 | 第32-33页 |
| ·训练分类器的设计及其改进 | 第33-37页 |
| ·特征数量的优化 | 第33-34页 |
| ·级联分类器的设计与使用 | 第34-37页 |
| 第四章 基于 AdaBoost 算法的人脸检测实现过程 | 第37-53页 |
| ·检测过程 | 第37-44页 |
| ·检测结果评价标准 | 第44-46页 |
| ·检测结果和分析 | 第44-45页 |
| ·简单背景检测结果 | 第45-46页 |
| ·复杂情况下的检测结果分析 | 第46-49页 |
| ·算法实现过程的代码解析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
