| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·人脸检测的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人脸检测方法的研究进展 | 第10-11页 |
| ·人脸检测方法的分类及评价标准 | 第11-15页 |
| ·人脸检测方法的分类 | 第11-15页 |
| ·人脸检测评价标准 | 第15页 |
| ·本文的主要内容和组织结构 | 第15-17页 |
| ·主要内容 | 第15-16页 |
| ·组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 肤色分割方法 | 第17-30页 |
| ·颜色空间介绍 | 第17-22页 |
| ·RGB 颜色空间 | 第17-19页 |
| ·YUV（YIQ）颜色空间 | 第19-20页 |
| ·HSV 颜色空间 | 第20-21页 |
| ·YCbCr 颜色空间 | 第21-22页 |
| ·肤色模型 | 第22-27页 |
| ·RGB 查找表模型 | 第22-23页 |
| ·直方图统计模型 | 第23页 |
| ·高斯分布模型 | 第23-24页 |
| ·分段多高斯模型 | 第24-27页 |
| ·改进的分段多高斯肤色分割方法 | 第27-30页 |
| ·样本分割原则 | 第27页 |
| ·快速分段多高斯肤色分割方法 | 第27-28页 |
| ·各种肤色分割方法的实验对比与分析 | 第28-30页 |
| 第三章 基于扩展特征的AdaBoost 人脸检测 | 第30-42页 |
| ·AdaBoost 算法介绍 | 第30页 |
| ·Haar-like 特征 | 第30-34页 |
| ·Haar-like 特征介绍 | 第30-32页 |
| ·Haar-like 特征数目计算方法 | 第32-33页 |
| ·积分图和Haar-like 特征值的计算方法 | 第33-34页 |
| ·Haar-like 强度特征及多阈值特征 | 第34-38页 |
| ·Haar-like 特征分布分析 | 第34-35页 |
| ·边缘检测分析 | 第35-36页 |
| ·Haar-like 强度特征介绍 | 第36页 |
| ·多阈值特征介绍 | 第36-37页 |
| ·多阈值特征分类器的错误率分析 | 第37-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-41页 |
| ·实验数据 | 第38页 |
| ·测试集上的实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·真实图像上的实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 结合肤色检测与级联AdaBoost 的人脸检测 | 第42-52页 |
| ·级联分类器介绍 | 第42-46页 |
| ·级联分类器原理 | 第42-43页 |
| ·级联分类器算法介绍 | 第43-44页 |
| ·其他处理技术 | 第44-46页 |
| ·改进后的人脸检测框架 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·级联分类器有效性验证实验 | 第47-48页 |
| ·使用新特征的级联分类器实验 | 第48-50页 |
| ·使用肤色分割预处理的级联分类器实验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表（或录用）的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |