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不良图像中的人脸检测方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-21页
   ·课题的背景第9-10页
   ·人脸检测研究动态第10页
   ·人脸检测方法及分类第10-18页
     ·基于知识的人脸检测第11-13页
     ·基于特征不变量的人脸检测第13-14页
     ·基于模板匹配的人脸检测第14-15页
     ·基于统计学习的人脸检测第15-17页
     ·检测方法优缺点分析第17-18页
   ·本文的研究内容与安排第18-21页
第2章 肤色检测第21-33页
   ·肤色特征第21页
   ·色彩三要素第21-22页
   ·YCbCr颜色空间第22-23页
   ·高斯肤色模型第23-25页
   ·肤色分割第25-27页
   ·选择肤色块第27-30页
   ·肤色检测流程第30-31页
   ·本章小结第31-33页
第3章 基于ADABOOST的人脸检测第33-47页
   ·Haar-Like特征的计算第33-35页
   ·积分图第35-36页
   ·弱分类器第36-38页
   ·改进弱分类器第38-39页
   ·强分类器第39-41页
   ·级联分类器第41-42页
   ·训练结果第42-43页
   ·检测结果第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第4章 基于HOUGH和模板匹配的人脸检测第47-57页
   ·Hough变换定位第47-51页
     ·边缘检测第47-49页
     ·Hough变换检测椭圆第49-50页
     ·合并相近的椭圆第50-51页
   ·模板匹配第51-54页
     ·模板制作第51-52页
     ·模板调整第52-53页
     ·模板匹配第53-54页
   ·检测流程第54-55页
   ·本章小结第55-57页
第5章 总结和展望第57-59页
   ·总结第57-58页
   ·下一步工作第58-59页
参考文献第59-63页
作者在读期间的研究成果第63-65页
致谢第65页

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