| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·技术发展概况 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·过滤器的体系结构 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 皮肤检测方法研究 | 第16-33页 |
| ·颜色信息在皮肤检测中的应用研究 | 第16-27页 |
| ·颜色的度量 | 第16页 |
| ·颜色空间及肤色 | 第16-18页 |
| ·肤色检测算法 | 第18-20页 |
| ·基于椭圆区域的肤色检测算法及实验结果 | 第20-25页 |
| ·高光与阴影问题分析 | 第25-26页 |
| ·肤色检测在过滤系统中的应用与实验结果 | 第26-27页 |
| ·纹理信息在皮肤检测中的应用研究 | 第27-33页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·纹理分析 | 第28-30页 |
| ·基于简单统计特征的皮肤纹理检测 | 第30-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·皮肤纹理检测在过滤系统中的应用 | 第32-33页 |
| 第三章 人脸检测 | 第33-42页 |
| ·人脸检测概述 | 第33页 |
| ·人脸检测方法分类 | 第33-35页 |
| ·独立分量分析 | 第35-38页 |
| ·ICA简介 | 第35页 |
| ·ICA定义及线性模型 | 第35-36页 |
| ·人脸图像的独立分量描述 | 第36-37页 |
| ·ICA算法 | 第37-38页 |
| ·ICA算法在人脸检测中的应用 | 第38-42页 |
| ·预处理 | 第38-39页 |
| ·独立特征提取 | 第39页 |
| ·基于 FastICA的人脸检测 | 第39-42页 |
| 第四章 敏感图像特征提取 | 第42-54页 |
| ·基于掩码的敏感图像特征提取 | 第42-45页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·皮肤暴露度特征 | 第42-43页 |
| ·肤色面积百分比及区域百分比的提取 | 第43页 |
| ·皮肤连通区域特征提取 | 第43-45页 |
| ·目标区域的敏感图像相关特征提取 | 第45-50页 |
| ·引言 | 第45-47页 |
| ·多分辨率分析的目标区域分割算法 | 第47-49页 |
| ·算法流程图 | 第49-50页 |
| ·基于支持向量机(Support Vector Machines，SVMs)的分类器 | 第50-54页 |
| ·支持向量机简介 | 第50页 |
| ·最优分界面 | 第50-52页 |
| ·基于 SVMs的分类算法思想 | 第52-54页 |
| 第五章 IE浏览器及其助手对象 | 第54-72页 |
| ·浏览器概述 | 第54-57页 |
| ·浏览器的体系结构 | 第54-55页 |
| ·IE的事件 | 第55-57页 |
| ·定制浏览器 | 第57-60页 |
| ·集成浏览器介绍 | 第57-58页 |
| ·浏览器自定义架构 | 第58页 |
| ·工作过程 | 第58-59页 |
| ·控制导航，下载和执行 | 第59-60页 |
| ·往IE工具条添加按钮 | 第60-61页 |
| ·基本原理 | 第60页 |
| ·实现步骤 | 第60-61页 |
| ·IE浏览器助手对象(BHO-Browser Helper Object) | 第61-72页 |
| ·浏览器助手对象的概念 | 第61-63页 |
| ·助手对象的生命周期 | 第63-64页 |
| ·IObjectWithSite接口 | 第64页 |
| ·创建 BHO | 第64-72页 |
| 第六章 敏感图像过滤器的实现 | 第72-78页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·过滤器的结构模型 | 第72-73页 |
| ·过滤器的体系结构 | 第72页 |
| ·过滤器的工作流程 | 第72-73页 |
| ·网页图像过滤器的设计与实现 | 第73-78页 |
| ·DocumentComplet事件判断 | 第73-74页 |
| ·图像过滤器的实现 | 第74-77页 |
| ·过滤器的注册 | 第77-78页 |
| 第七章 结束语 | 第78-81页 |
| ·本文总结 | 第78页 |
| ·下一步工作 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 附录A:攻读硕士学位期间发表的论文和科研工作 | 第87页 |