| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·主要的人脸检测方法 | 第9-11页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第9-10页 |
| ·基于统计理论的人脸检测方法(Statistical-based) | 第10-11页 |
| ·人脸检测流程 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 2 眼睛定位的基本理论研究 | 第14-24页 |
| ·眼睛准确定位的重要性 | 第14页 |
| ·眼睛定位算法的基本研究 | 第14-22页 |
| ·积分投影法 | 第14-16页 |
| ·Hough变换法 | 第16-17页 |
| ·模板匹配法 | 第17-20页 |
| ·对称变换法 | 第20-21页 |
| ·面部几何特征法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 3 基于AdaBoost的人脸检测 | 第24-28页 |
| ·AdaBoost方法概述 | 第24-25页 |
| ·Harr-like特征 | 第25-26页 |
| ·积分图 | 第26-27页 |
| ·弱分类器 | 第27页 |
| ·基于AdaBoost的人脸检测机制 | 第27-28页 |
| 4 眼睛特征提取 | 第28-43页 |
| ·算法流程 | 第28页 |
| ·人脸特征分布的先验知识 | 第28-29页 |
| ·眼睛特征提取 | 第29-42页 |
| ·数字图像的三维空间表示 | 第30页 |
| ·图像的盒维数(计和维数) | 第30-37页 |
| ·分形维数检测法 | 第37-38页 |
| ·眼睛搜索框的确定 | 第38-40页 |
| ·待测区域的图像分割 | 第40-41页 |
| ·试验结果与方法分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 总结与展望 | 第43-44页 |
| 1 论文工作总结 | 第43页 |
| 2 未来工作展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |