| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·人脸检测和眼睛定位技术的研究情况 | 第9-10页 |
| ·人脸图像数据库 | 第10-12页 |
| ·本课题的研究目的和论文结构安排 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 第2章 人眼识别和定位技术 | 第13-24页 |
| ·人脸图像的预处理 | 第13-19页 |
| ·图像增强 | 第13-15页 |
| ·直方图增强 | 第13-14页 |
| ·灰度变换 | 第14-15页 |
| ·图像平滑 | 第15-19页 |
| ·均值滤波 | 第15-17页 |
| ·中值滤波 | 第17-19页 |
| ·边缘检测 | 第19-23页 |
| ·Canny算子 | 第19-21页 |
| ·Laplacian算子 | 第21-22页 |
| ·Log算子 | 第22-23页 |
| ·图像归一化 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 人脸检测和眼睛定位的方法 | 第24-32页 |
| ·人脸检测方法概述 | 第24-28页 |
| ·基于知识的人脸检测方法 | 第24-25页 |
| ·基于人工神经网络的方法 | 第25-26页 |
| ·基于子空间的方法 | 第26-27页 |
| ·支持向量机(Support Vector Machine) | 第27页 |
| ·基于AdaBoost算法的方法 | 第27-28页 |
| ·人眼检测常用的几种方法 | 第28-31页 |
| ·面部几何特征方法 | 第28页 |
| ·面部几何模型法 | 第28-29页 |
| ·对称变换法 | 第29-30页 |
| ·霍夫变换模型法 | 第30-31页 |
| ·人眼定位存在的问题 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 人脸的粗定位 | 第32-47页 |
| ·Haar特征与积分图像 | 第32-35页 |
| ·矩形特征 | 第32-33页 |
| ·积分图计算特征值 | 第33-35页 |
| ·弱分类器Weak Classifier | 第35-36页 |
| ·特征值 | 第35页 |
| ·弱分类器的训练 | 第35-36页 |
| ·强分类器Strong Classifier | 第36-37页 |
| ·级联分类器 | 第37-39页 |
| ·改进的AdaBoost算法 | 第39页 |
| ·AdaBoost的快速检测 | 第39页 |
| ·重叠检测的合并 | 第39页 |
| ·新增Haar模板 | 第39-42页 |
| ·小角度侧脸检测模版 | 第39-41页 |
| ·小角度侧脸检测模版原理 | 第39-41页 |
| ·中心模版 | 第41-42页 |
| ·中心模版原理 | 第41-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-45页 |
| ·人脸小角度侧脸的检测实验 | 第42-43页 |
| ·中心模块的检测实验 | 第43-44页 |
| ·综合模板的检测实验 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 人眼定位 | 第47-56页 |
| ·人眼定位框架 | 第47页 |
| ·改进的灰度积分定位人脸 | 第47-51页 |
| ·改进的灰度积分方法 | 第47-51页 |
| ·实验结果及结论 | 第51页 |
| ·基于Hough变换椭圆检测的精确定位瞳孔 | 第51-53页 |
| ·实验结果及结论 | 第53页 |
| ·两种方法相互结合 | 第53-54页 |
| ·两种方法结合步骤 | 第53页 |
| ·实验结果及结论 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |