| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 人眼定位技术研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 人眼定位技术国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 理论基础知识 | 第18-31页 |
| 2.1 Adaboost学习算法 | 第18-27页 |
| 2.1.1 Adaboost算法背景 | 第18页 |
| 2.1.2 Adaboost算法描述 | 第18-20页 |
| 2.1.3 Haar-like特征及积分图 | 第20-24页 |
| 2.1.4 Adaboost级联分类器的设计 | 第24-27页 |
| 2.2 图像的连通域 | 第27-30页 |
| 2.2.1 图像的二值化 | 第27-28页 |
| 2.2.2 二值图像连通域的标记 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于Adaboost的改进人眼精确定位算法 | 第31-43页 |
| 3.1 OpenCV中基于Adaboost的人脸检测 | 第31-32页 |
| 3.2 多姿态人眼强分类器的训练 | 第32-37页 |
| 3.2.1 样本的创建 | 第33-36页 |
| 3.2.2 多姿态人眼分类器的生成 | 第36-37页 |
| 3.3 人眼的粗定位 | 第37-38页 |
| 3.4 基于Adaboost改进的精确人眼定位算法描述 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 算法实现及实验结果分析 | 第43-50页 |
| 4.1 算法实现 | 第43页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第43-49页 |
| 4.2.1 实验结果评价的依据和指标 | 第43-45页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结和展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第57页 |
