基于AdaBoost算法的人脸检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·人脸检测的定义及难点 | 第8-9页 |
| ·人脸检测综述 | 第9-12页 |
| ·初始期 | 第9-10页 |
| ·发展期 | 第10-11页 |
| ·转折期 | 第11页 |
| ·综合期 | 第11-12页 |
| ·研究的主要内容和采用的方法 | 第12-13页 |
| ·系统组成 | 第13-16页 |
| ·照明器 | 第13页 |
| ·CCD摄像机 | 第13-14页 |
| ·图像采集卡 | 第14页 |
| ·图像处理设备 | 第14页 |
| ·软件平台 | 第14页 |
| ·人脸检测系统工作流程 | 第14-16页 |
| ·人脸检测系统的评价标准 | 第16-18页 |
| 第二章 训练样本的预处理 | 第18-25页 |
| ·训练样本的选取 | 第18-19页 |
| ·图像的预处理 | 第19-25页 |
| ·24位位图转8位位图 | 第19-20页 |
| ·图像归一化处理 | 第20页 |
| ·图像的缩放和旋转 | 第20-25页 |
| 第三章 分类器的训练 | 第25-44页 |
| ·Haar-Like特征 | 第25-30页 |
| ·Haar-Like特征概述 | 第25-29页 |
| ·Haar-Like特征提取 | 第29-30页 |
| ·积分图(Integral Image) | 第30-32页 |
| ·弱分类器(Weak Classifier) | 第32-35页 |
| ·AdaBoost算法 | 第35-39页 |
| ·AdaBoost算法描述 | 第35-38页 |
| ·AdaBoost算法举例 | 第38-39页 |
| ·强分类器的训练 | 第39-44页 |
| ·检测率和误检率 | 第39-41页 |
| ·训练强分类器的算法描述 | 第41-44页 |
| 第四章 人脸检测 | 第44-54页 |
| ·人脸检测的算法描述 | 第44-46页 |
| ·边缘检测 | 第46-49页 |
| ·后续处理 | 第49-51页 |
| ·实验结果 | 第51-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 攻读硕士学位期间完成的主要论文和参加的工作 | 第61页 |
