| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-18页 |
| ·课题背景 | 第8-9页 |
| ·课题来源与目的 | 第9页 |
| ·肤色检测的相关理论 | 第9-10页 |
| ·计算机视觉理论 | 第9页 |
| ·模式识别理论 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第10-16页 |
| ·肤色检测的可行性 | 第10-11页 |
| ·肤色检测中颜色空间的选择 | 第11-12页 |
| ·非自适应肤色检测模型 | 第12-14页 |
| 1) 肤色区域边界固定法 | 第13页 |
| 2) 查表法（LUT）与基于Bayes 判决的统计颜色模型 | 第13页 |
| 3) 基于神经网络的肤色模型 | 第13-14页 |
| 4) 高斯肤色模型 | 第14页 |
| 5) 混合检测方法 | 第14页 |
| ·自适应肤色检测模型 | 第14-16页 |
| 1) 自适应阈值方法 | 第14-15页 |
| 2) 自适应光照方法 | 第15-16页 |
| ·现状总结及本文研究内容的提出 | 第16页 |
| ·本文主要研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 肤色模型比较 | 第18-26页 |
| ·几种肤色模型的介绍 | 第18-22页 |
| ·固定区域肤色模型 | 第18-19页 |
| ·统计颜色模型 | 第19-21页 |
| ·混合高斯模型 | 第21页 |
| ·自适应阈值盒肤色模型 | 第21-22页 |
| ·实验结果 | 第22-25页 |
| ·实验数据 | 第22-23页 |
| ·实验结果及分析 | 第23-25页 |
| (1) 本实验结果 | 第23-24页 |
| (2) 其它研究者实验结果 | 第24-25页 |
| ·结论 | 第25-26页 |
| 第三章 自适应阈值肤色检测 | 第26-38页 |
| ·算法框架及背景知识 | 第27-28页 |
| ·算法框架 | 第27页 |
| ·背景知识 | 第27-28页 |
| ·肤色概率分布直方图 | 第28-31页 |
| ·自适应阈值选择 | 第31-33页 |
| ·混淆背景去除 | 第33-34页 |
| ·图像逻辑运算 | 第33-34页 |
| ·上、下限阈值确定 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·结论 | 第36-38页 |
| 第四章 基于动态高斯模型的肤色检测 | 第38-46页 |
| ·算法原理 | 第38-42页 |
| ·高斯肤色模型 | 第38-40页 |
| ·同分布模型 | 第40-41页 |
| ·人脸检测原理 | 第41-42页 |
| ·基于人脸检测与高斯模型的肤色检测算法 | 第42-44页 |
| ·肤色提取 | 第43页 |
| ·后处理 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第五章 混淆背景去除 | 第46-52页 |
| ·算法原理 | 第46-47页 |
| ·算法流程 | 第47-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第50-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简历 | 第60页 |