| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第9-12页 |
| ·人脸检测算法研究现状及难点 | 第12-14页 |
| ·基于知识的方法 | 第12-13页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第13页 |
| ·基于肤色模型的方法 | 第13-14页 |
| ·基于统计模型的方法 | 第14页 |
| ·嵌入式系统中人脸检测算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·课题主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 基于AdaBoost 人脸检测算法的介绍与分析 | 第17-27页 |
| ·haar-like 特征与积分图 | 第17-20页 |
| ·提取haar-like 特征 | 第17-18页 |
| ·特征值的计算方法——积分图 | 第18-20页 |
| ·弱分类器 | 第20-21页 |
| ·强分类器 | 第21-24页 |
| ·级联分类器 | 第24-26页 |
| ·算法分析 | 第26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 融合彩色信息的人脸检测算法 | 第27-45页 |
| ·人脸图像预处理 | 第27-37页 |
| ·选择颜色空间 | 第27-32页 |
| ·建立肤色模型 | 第32-34页 |
| ·肤色预处理算法设计 | 第34-37页 |
| ·融合彩色信息的AdaBoost 算法 | 第37-41页 |
| ·彩色积分图 | 第37-39页 |
| ·Color-AdaBoost 算法 | 第39-41页 |
| ·改进的级联分类器 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第四章 改进的AdaBoost 人脸检测算法在嵌入式环境下的应用 | 第45-58页 |
| ·嵌入式工控人机界面系统结构 | 第45-47页 |
| ·嵌入式工控人机界面硬件设计 | 第47-50页 |
| ·嵌入式工控人机界面软件设计 | 第50-55页 |
| ·选择软件开发平台 | 第50-52页 |
| ·人脸识别模块的实现 | 第52-53页 |
| ·针对嵌入式平台优化人脸检测算法 | 第53-55页 |
| ·实验分析 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |