| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·人脸检测及特征点定位研究意义 | 第9-10页 |
| ·人脸检测及特征点定位研究现状 | 第10-14页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第10-12页 |
| ·人脸特征点定位国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要内容和结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基于 Haar 小波的 AdaBoost 人脸检测算法 | 第15-29页 |
| ·人脸的 Haar 特征 | 第15-16页 |
| ·积分图像 | 第16-18页 |
| ·改进的 AdaBoost 算法分类器设计 | 第18-21页 |
| ·弱分类器的构建 | 第18-19页 |
| ·强分类器的构建 | 第19页 |
| ·级联分类器的构建 | 第19-21页 |
| ·人脸检测实验结果分析 | 第21-27页 |
| ·单人脸检测结果分析 | 第21-23页 |
| ·多人脸检测结果分析 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 人脸特征点精确定位算法 | 第29-46页 |
| ·人脸特征点定位基本方法 | 第29-30页 |
| ·人脸五官分布规则 | 第30-31页 |
| ·灰度归一化 | 第31-33页 |
| ·眼睛特征点定位 | 第33-36页 |
| ·中值滤波去噪 | 第33-34页 |
| ·眼睛瞳孔点定位 | 第34页 |
| ·边缘检测 | 第34-35页 |
| ·眼睛轮廓点定位 | 第35-36页 |
| ·鼻子和嘴部中点定位 | 第36-37页 |
| ·嘴部轮廓点定位 | 第37-39页 |
| ·头顶点定位 | 第39-40页 |
| ·脸部轮廓点定位 | 第40页 |
| ·下巴点定位 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 低分辨率人脸特征点定位 | 第46-58页 |
| ·低分辨率人脸图像 | 第46-47页 |
| ·低分辨率图像预处理方法综述 | 第47-49页 |
| ·直接粗定位 | 第47页 |
| ·基于学习的超分辨率重建算法 | 第47-48页 |
| ·立方卷积插值算法 | 第48-49页 |
| ·双线性插值算法 | 第49-50页 |
| ·低分辨率人脸图像特征点定位 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-57页 |
| ·FERET 数据库实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·CMU 数据库实验结果分析 | 第53-55页 |
| ·自建数据库实验结果分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |