| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第8页 |
| ·驾驶员疲劳检测技术及国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·驾驶员疲劳检测技术概述 | 第9-10页 |
| ·国外驾驶员疲劳检测系统的研究状况 | 第10页 |
| ·国内驾驶员疲劳检测系统的研究状况 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 基于近红外图像的人眼定位算法 | 第13-37页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·近红外人眼图像特征 | 第13-14页 |
| ·近红外人眼图像的预处理 | 第14-18页 |
| ·图像的颜色处理 | 第15页 |
| ·图像噪声处理 | 第15-18页 |
| ·瞳孔分割 | 第18-20页 |
| ·二值化方法 | 第18-20页 |
| ·基于灰度直方图的瞳孔分割方法 | 第20页 |
| ·SVM算法检测人眼 | 第20-28页 |
| ·Gabor特征提取 | 第21-22页 |
| ·PCA主成分分析 | 第22-23页 |
| ·SVM分类器 | 第23-26页 |
| ·SVM分类器分类结果与分析 | 第26-28页 |
| ·基于快速对称变换的瞳孔候选区域的选取 | 第28-30页 |
| ·瞳孔中心的定位 | 第30-35页 |
| ·Hough变换法 | 第30-32页 |
| ·基于图像梯度的瞳孔中心定位法 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于卡尔曼滤波和mean shift的人眼跟踪算法 | 第37-48页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第37-40页 |
| ·卡尔曼滤波简介 | 第37页 |
| ·卡尔曼滤波基本原理 | 第37-38页 |
| ·基于卡尔曼滤波的人眼跟踪算法 | 第38-40页 |
| ·mean shift算法 | 第40-44页 |
| ·mean shift算法简介 | 第40-41页 |
| ·mean shift算法基本原理 | 第41-42页 |
| ·基于mean shift的人眼跟踪算法 | 第42-44页 |
| ·改进的卡尔曼滤波和mean shift人眼跟踪算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 人眼状态识别与疲劳检测 | 第48-59页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·人眼状态识别方法 | 第48页 |
| ·基于混合投影的人眼状态识别方法 | 第48-53页 |
| ·人眼图像的旋转校正 | 第49-50页 |
| ·混合投影法获取人眼外接矩形 | 第50-52页 |
| ·人眼状态判断 | 第52-53页 |
| ·基于PERCLOS原理的驾驶员疲劳检测 | 第53-58页 |
| ·PERCLOS原理 | 第53-54页 |
| ·PERCLOS值计算 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·存在的问题 | 第59-60页 |
| ·工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |