| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·疲劳预警系统概述以及研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外驾驶员疲劳预警系统的研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 疲劳驾驶预警相关技术 | 第15-19页 |
| ·疲劳相关的车辆安全辅助驾驶技术 | 第15-16页 |
| ·几种常用的驾驶员疲劳预警系统 | 第16-19页 |
| ·头部位置传感器(Head Position Sensor) | 第16-17页 |
| ·瞳孔测量计进行疲劳测量 | 第17页 |
| ·道路跟踪系统(Lane Tracking System) | 第17页 |
| ·疲劳驾驶检测系统DDDS(the Drowsy Driver Detection System) | 第17-18页 |
| ·方向盘监视装置 | 第18页 |
| ·其它疲劳测量方法 | 第18-19页 |
| 第三章 实时人脸检测的研究 | 第19-40页 |
| ·颜色空间 | 第19-26页 |
| ·常用颜色空间 | 第19-23页 |
| ·YCrCb颜色空间 | 第23-26页 |
| ·模式识别 | 第26-28页 |
| ·人脸检测 | 第28-39页 |
| ·单个图像中检测人脸 | 第29-31页 |
| ·基于肤色信息的人脸检测算法 | 第31-32页 |
| ·色彩空间的选择 | 第32页 |
| ·肤色模型的建立 | 第32-34页 |
| ·肤色相似度模型和二值化 | 第34-36页 |
| ·快速投影法人脸检测 | 第36-39页 |
| ·快速投影法 | 第36-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于PCA的局部眼睛和局部嘴巴的识别 | 第40-52页 |
| ·PCA与人脸识别 | 第40-41页 |
| ·图像的归一化 | 第41-42页 |
| ·改进的分块PCA的驾驶员疲劳识别 | 第42-43页 |
| ·分块PCA的驾驶员疲劳的实现 | 第43-45页 |
| ·驾驶员的人脸检测与预处理 | 第43页 |
| ·分块PCA的图像主分量提取 | 第43-44页 |
| ·局部人脸疲劳特征的匹配与判断 | 第44-45页 |
| ·眼睛眨眼检测 | 第45-48页 |
| ·眨眼 | 第45-46页 |
| ·眨眼持续时间 | 第46-47页 |
| ·眨眼周期、频率、疲劳度 | 第47页 |
| ·眨眼频率与疲劳度之间的联系 | 第47-48页 |
| ·眨眼检测结果 | 第48页 |
| ·嘴巴状态识别(打哈欠) | 第48-51页 |
| ·嘴张开度识别 | 第48-49页 |
| ·打哈欠持续时间 | 第49-51页 |
| ·哈欠检测实例 | 第51页 |
| ·结束语 | 第51-52页 |
| 第五章 基于分块 PCA的驾驶员疲劳识别系统 | 第52-60页 |
| ·驾驶员疲劳识别系统框架 | 第52-54页 |
| ·疲劳检测的测试与实现 | 第54-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结束语 | 第60-62页 |
| ·本文主要研究工作 | 第60-61页 |
| ·进一步的研究工作和展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 研究生期间发表论文 | 第65页 |
