| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·人脸检测的研究背景及意义 | 第12-19页 |
| ·人脸检测的研究现状及难点 | 第12-14页 |
| ·常用的人脸检测算法 | 第14-18页 |
| ·人脸检测结果的评价标准 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究工作 | 第19页 |
| ·本文内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 基于Adaboost算法的人脸检测方法 | 第21-40页 |
| ·矩形特征与积分图 | 第21-26页 |
| ·矩形特征 | 第21-23页 |
| ·矩形特征数的计算 | 第23-24页 |
| ·积分图 | 第24-26页 |
| ·Adaboost学习算法 | 第26-31页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·弱分类器 | 第27-28页 |
| ·强分类器 | 第28-31页 |
| ·级联分类器 | 第31-34页 |
| ·级联分类器的结构 | 第31-32页 |
| ·级联分类器的检测率与误检率 | 第32-33页 |
| ·级联分类器的训练算法 | 第33-34页 |
| ·人脸检测过程 | 第34-35页 |
| ·人脸检测系统的实现 | 第35-37页 |
| ·实验结果 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 基于肤色的人脸检测 | 第40-64页 |
| ·色彩空间 | 第40-47页 |
| ·RGB色彩空间 | 第41-42页 |
| ·归一化RGB色彩空间 | 第42页 |
| ·HSI色彩空间 | 第42-45页 |
| ·YUV色彩空间 | 第45-46页 |
| ·YCbCr色彩空间 | 第46-47页 |
| ·肤色模型 | 第47-48页 |
| ·色彩空间的选取与肤色模型的建立 | 第48-51页 |
| ·色彩空间的选取 | 第48-49页 |
| ·肤色模型的建立 | 第49-51页 |
| ·肤色分割 | 第51-60页 |
| ·光线补偿 | 第52页 |
| ·中值滤波处理 | 第52-53页 |
| ·色彩空间转换 | 第53-54页 |
| ·肤色相似度计算 | 第54-55页 |
| ·阈值分割 | 第55-56页 |
| ·二值化处理 | 第56-57页 |
| ·形态学处理 | 第57-60页 |
| ·肤色区域处理 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于Adaboost算法和肤色验证的人脸检测 | 第64-77页 |
| ·Adaboost算法和肤色检测算法的缺点 | 第64页 |
| ·Adaboost算法和肤色检测算法的结合 | 第64-73页 |
| ·Adaboost算法和肤色检测的结合方式 | 第65-66页 |
| ·本文的方法 | 第66-73页 |
| ·实验结果 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·总结 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第84页 |