| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 人脸检测研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 人脸检测的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 人脸检测的主要方法 | 第14-17页 |
| 1.4 人脸检测的评价标准 | 第17页 |
| 1.5 论文研究内容和安排 | 第17-19页 |
| 第二章 色彩模型和肤色模型 | 第19-30页 |
| 2.1 色彩模型 | 第19-23页 |
| 2.1.1 RGB色彩模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 YCbCr色彩模型 | 第20页 |
| 2.1.3 HSV色彩模型 | 第20-21页 |
| 2.1.4 HSI色彩模型 | 第21-23页 |
| 2.1.5 YIQ和YUV色彩模型 | 第23页 |
| 2.2 肤色模型 | 第23-26页 |
| 2.2.1 非参数化肤色模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 参数化肤色模型 | 第26页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第26-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于肤色特征与多模板匹配的人脸检测算法 | 第30-46页 |
| 3.1 算法的基本思想 | 第30-31页 |
| 3.1.1 算法的结构图 | 第30页 |
| 3.1.2 算法流程图 | 第30-31页 |
| 3.2 算法描述 | 第31-43页 |
| 3.2.1 肤色分割 | 第31-34页 |
| 3.2.2 侯选区域预处理 | 第34-37页 |
| 3.2.3 侯选脸初定位 | 第37-38页 |
| 3.2.4 多模板匹配 | 第38-41页 |
| 3.2.5 人脸灰度特征验证 | 第41-43页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第43-45页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第43页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第43-45页 |
| 3.4 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于肤色特征与贝叶斯识别特征的人脸检测算法 | 第46-57页 |
| 4.1 算法描述 | 第46-48页 |
| 4.1.1 BDF方法的基本原理 | 第46-47页 |
| 4.1.2 改进方法流程图 | 第47-48页 |
| 4.2 训练样本 | 第48-49页 |
| 4.2.1 人脸训练样本集 | 第48页 |
| 4.2.2 非人脸训练样本集 | 第48-49页 |
| 4.2.3 训练样本 | 第49页 |
| 4.3 识别特征提取 | 第49-50页 |
| 4.4 基于多元正态分布的贝叶斯分类器 | 第50-53页 |
| 4.4.1 统计建模 | 第50-52页 |
| 4.4.2 贝叶斯分类器 | 第52-53页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 4.6 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结束语 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第64页 |