| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究依据与背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与趋势 | 第10-15页 |
| ·疲劳驾驶的定义及检测方法 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·疲劳状态分析方法 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容及结构 | 第16-18页 |
| 第二章 基于 Adaboost 算法的人脸检测与定位 | 第18-33页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·常用人脸检测方法概述 | 第19-22页 |
| ·基于 Adaboost 算法的人脸检测 | 第22-31页 |
| ·Adaboost 算法原理 | 第22-24页 |
| ·Haar-like 特征 | 第24页 |
| ·积分图 | 第24-29页 |
| ·分类器构造 | 第29-31页 |
| ·实验结果及分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 人眼检测与状态判别 | 第33-59页 |
| ·引言 | 第33-36页 |
| ·人眼检测与定位方法概述 | 第33-36页 |
| ·基于 Adaboost 算法人眼检测 | 第36页 |
| ·基于 Harris 角点检测的人眼定位 | 第36-47页 |
| ·角点的概念与检测方法 | 第38-39页 |
| ·Harris 算法原理 | 第39-42页 |
| ·Otsu 算法阈值分割 | 第42-43页 |
| ·Freeman 链码提取轮廓 | 第43-45页 |
| ·Harris 算法用于人眼角点检测 | 第45-47页 |
| ·人眼的状态判别 | 第47-50页 |
| ·人眼轮廓拟合 | 第47-49页 |
| ·人眼状态判别 | 第49-50页 |
| ·基于 PERCLOS 的疲劳判定 | 第50-51页 |
| ·实验室理想条件下实验结果及分析 | 第51-58页 |
| ·Harris 角点检测实验结果及分析 | 第51-53页 |
| ·人眼状态识别实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·基于 PERCLOS 准则疲劳判定的实验结果及分析 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 疲劳驾驶检测系统软件设计 | 第59-69页 |
| ·系统总体架构 | 第59-60页 |
| ·系统软件功能 | 第60-61页 |
| ·车内实际应用实验结果及分析 | 第61-66页 |
| ·人脸与人眼检测实验 | 第61-63页 |
| ·Harris 角点检测实验 | 第63-64页 |
| ·人眼状态识别实验 | 第64-65页 |
| ·PERCLOS 实验结果 | 第65-66页 |
| ·系统逻辑优化 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-72页 |
| ·本文主要工作总结 | 第69-70页 |
| ·本文的不足 | 第70-71页 |
| ·工作展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |