| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·疲劳检测技术分类 | 第11-14页 |
| ·基于驾驶员生理特征的检测 | 第11-12页 |
| ·基于机动车行为特征的检测 | 第12-13页 |
| ·基于驾驶员行为特征的检测 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·国外研究状况 | 第14-15页 |
| ·国内研究状况 | 第15页 |
| ·论文主要内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 驾驶员疲劳检测相关技术 | 第18-30页 |
| ·图像处理相关技术 | 第18-23页 |
| ·灰度变换 | 第18-19页 |
| ·直方图均衡化 | 第19-20页 |
| ·图像平滑处理 | 第20-21页 |
| ·边缘检测 | 第21-23页 |
| ·开闭运算 | 第23页 |
| ·人脸定位与人眼定位相关技术 | 第23-25页 |
| ·基于可视特征的方法 | 第24页 |
| ·基于知识规则的方法 | 第24-25页 |
| ·基于统计学习的方法 | 第25页 |
| ·定位算法分析 | 第25页 |
| ·人眼跟踪相关技术 | 第25-28页 |
| ·基于运动的人眼跟踪方法 | 第26-27页 |
| ·基于模型的人眼跟踪方法 | 第27页 |
| ·跟踪算法分析 | 第27-28页 |
| ·疲劳检测相关指标 | 第28页 |
| ·Eye Closure Time | 第28页 |
| ·PERCLOS | 第28页 |
| ·疲劳指标分析 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于ADABOOST级联分类器的眼睛定位 | 第30-40页 |
| ·Adaboost级联分类器 | 第30-34页 |
| ·Adaboost分类器的训练 | 第30-32页 |
| ·级联算法的检测框架 | 第32-34页 |
| ·应用Adaboost级联分类器实现驾驶员脸部和眼睛定位 | 第34-39页 |
| ·驾驶员脸部定位和眼睛定位工作流程 | 第35页 |
| ·图像预处理的具体实现 | 第35-36页 |
| ·驾驶员脸部定位具体实现 | 第36-38页 |
| ·驾驶员眼部定位具体实现 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于模板匹配和人眼轮廓的眼睛跟踪 | 第40-60页 |
| ·驾驶员眼睛跟踪程序流程 | 第40-41页 |
| ·人眼区域预测 | 第41-43页 |
| ·预测中心点坐标 | 第41-42页 |
| ·修正人眼区域范围 | 第42-43页 |
| ·模板匹配 | 第43-47页 |
| ·模板匹配搜索策略 | 第44页 |
| ·模板匹配相关性计算 | 第44-45页 |
| ·基于相关系数法的人眼模板匹配 | 第45-47页 |
| ·人眼轮廓提取 | 第47-56页 |
| ·区域放大 | 第48-50页 |
| ·边缘检测 | 第50-53页 |
| ·轮廓提取并标记 | 第53-54页 |
| ·人眼轮廓判断 | 第54-55页 |
| ·人眼区域更新 | 第55-56页 |
| ·疲劳指标计算 | 第56-58页 |
| ·眼高眼宽提取 | 第56-57页 |
| ·人眼特征判断 | 第57-58页 |
| ·PERCLOS值计算 | 第58页 |
| ·重定位判断 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 算法实现与仿真结果分析 | 第60-68页 |
| ·应用环境分析 | 第60页 |
| ·软硬件环境介绍 | 第60-61页 |
| ·系统的功能模块 | 第61-62页 |
| ·系统的整体流程 | 第62-63页 |
| ·测试与结果分析 | 第63-67页 |
| ·不同像素下的测试与分析 | 第63-64页 |
| ·不同光线下的测试与分析 | 第64-65页 |
| ·不同速度下的测试与分析 | 第65-66页 |
| ·不同转角下的测试与分析 | 第66-67页 |
| ·刘海干扰下的测试与分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·本文工作总结 | 第68页 |
| ·未来工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第76页 |