基于AdaBoost算法的人脸检测方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·人脸检测的研究现状 | 第9-10页 |
| ·概述 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 常用的人脸检测算法 | 第12-15页 |
| ·基于先验知识的人脸检测方法 | 第12页 |
| ·基于统计的人脸检测 | 第12-15页 |
| 第三章 基于AdaBoost 算法的人脸检测 | 第15-25页 |
| ·AdaBoost 人脸检测算法概述 | 第15-16页 |
| ·AdaBoost 算法的基础知识 | 第15页 |
| ·弱学习与强学习 | 第15-16页 |
| ·基于优化的AdaBoost 算法实现 | 第16-19页 |
| ·AdaBoost 算法的基本原理 | 第16-18页 |
| ·算法性能分析 | 第18-19页 |
| ·基于AdaBoost 算法的人脸检测实现方案 | 第19-24页 |
| ·矩形特征 | 第19-21页 |
| ·积分图像 | 第21-23页 |
| ·弱分类器 | 第23页 |
| ·级联分类器 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 AdaBoost 人脸检测算法的优化 | 第25-39页 |
| ·训练系统框架 | 第25-26页 |
| ·训练系统设计及其改进 | 第26-31页 |
| ·弱学习过程 | 第26-29页 |
| ·级联分类器的设计与使用 | 第29-31页 |
| ·人脸检测过程 | 第31-32页 |
| ·检测结果的评价标准 | 第32-33页 |
| ·检测结果及分析 | 第33-38页 |
| ·简单背景检测结果 | 第33-36页 |
| ·复杂情况下的检测结果与分析 | 第36-37页 |
| ·基于AdaBoost 算法的视频人脸检测 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结与展望 | 第39-40页 |
| ·本文工作总结 | 第39页 |
| ·本文的展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 在学期间公开发表的论文 | 第44页 |
