| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 问题概述 | 第10-12页 |
| 1.2 人脸分析过程 | 第12-14页 |
| 1.2.1 人脸特征分析 | 第12-13页 |
| 1.2.2 人脸区域定位 | 第13-14页 |
| 1.3 本论文的主要工作及内容安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本论文的组织 | 第15-16页 |
| 第二章 国内外研究进展 | 第16-28页 |
| 2.1 人脸特征分析 | 第16-18页 |
| 2.1.1 基于空间几何的方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于人脸面部的方法 | 第17-18页 |
| 2.2 年龄分类 | 第18-19页 |
| 2.3 人脸区域定位 | 第19-22页 |
| 2.3.1 人脸检测算法分类 | 第19-20页 |
| 2.3.2 基于级联(Cascaded)方法的人脸检测算法 | 第20-22页 |
| 2.4 选择性注意机制及其计算模型 | 第22-26页 |
| 2.4.1 心理学和生理学理论 | 第22-25页 |
| 2.4.2 选择性注意的计算模型 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于独立元分析的人脸特征分析 | 第28-53页 |
| 3.1 人脸算法中的独立元分析的应用 | 第28-35页 |
| 3.1.1 ICA架构I | 第28-30页 |
| 3.1.2 ICA结构II | 第30-32页 |
| 3.1.3 提取人脸局部特征 | 第32-34页 |
| 3.1.4 人脸特征的选择 | 第34-35页 |
| 3.2 计算机仿真实验与系统 | 第35-51页 |
| 3.2.1 数据集 | 第36-37页 |
| 3.2.2 原始数据的预处理过程 | 第37-40页 |
| 3.2.3 实验过程 | 第40-47页 |
| 3.2.4 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 3.2.5 系统的实现 | 第49-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于选择性注意的人脸区域定位算法 | 第53-78页 |
| 4.1 基于自底向上（Bottom up）的模型 | 第53-66页 |
| 4.1.1 增量编码模型 | 第53-56页 |
| 4.1.2 基于增量编码的分层模型 | 第56-60页 |
| 4.1.3 尺度问题 | 第60-61页 |
| 4.1.4 结合区域信息 | 第61-64页 |
| 4.1.5 加入肤色信息 | 第64-66页 |
| 4.2 仿真实验与实现细节 | 第66-76页 |
| 4.2.1 基底的训练 | 第66-67页 |
| 4.2.2 区域算法 | 第67-68页 |
| 4.2.3 肤色模型 | 第68-69页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第69-75页 |
| 4.2.5 动态视屏中的应用 | 第75-76页 |
| 4.3 讨论 | 第76-77页 |
| 4.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读学位论文期间发表的学术论文目录 | 第89-91页 |