| 提要 | 第1-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外驾驶员疲劳监测技术的研究现状 | 第9-14页 |
| ·国外驾驶员疲劳监测研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内驾驶员疲劳监测研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的研究意义 | 第14-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 第二章 驾驶员面部检测 | 第16-35页 |
| ·引言 | 第16-18页 |
| ·色彩空间 | 第18-22页 |
| ·色彩空间的选取 | 第22-23页 |
| ·肤色模型的选择 | 第23-25页 |
| ·约束假设 | 第25页 |
| ·面部定位 | 第25-34页 |
| ·中值滤波 | 第25-26页 |
| ·面部图像二值化 | 第26-28页 |
| ·连通成分标示分析 | 第28-32页 |
| ·面部定位的具体试验方案及结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于灰度信息的驾驶员嘴部分割 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·灰度处理 | 第36-38页 |
| ·基于直方图的阈值分割方法 | 第38-41页 |
| ·灰度直方图的定义 | 第38-39页 |
| ·直方图最频值算法 | 第39-41页 |
| ·最大类间方差阈值分割方法 | 第41-45页 |
| ·基于梯度调整的矩不变自动阈值图像分割算法 | 第45-48页 |
| ·矩不变阈值分割法介绍 | 第45-47页 |
| ·矩不变法的梯度调整 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于颜色信息的驾驶员嘴部分割 | 第49-63页 |
| ·颜色空间的选取 | 第49-51页 |
| ·二维最大类间方差阈值分割 | 第51-56页 |
| ·图像灰度和邻域信息的二维向量表示及二维直方图的定义 | 第51-53页 |
| ·二维最大类间方差分割法 | 第53-54页 |
| ·二维最大类间方差算法的快速实现 | 第54-56页 |
| ·K-均值聚类分割方法 | 第56-62页 |
| ·K-均值聚类的思想 | 第57-58页 |
| ·距离相似性度量 | 第58-59页 |
| ·聚类准则函数 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 嘴部分割方法的对比与分析 | 第63-81页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·基于灰度信息的嘴部分割方法的分析与比较 | 第64-71页 |
| ·基于直方图的阈值分割方法 | 第64-66页 |
| ·最大类间方差阈值分割方法 | 第66-68页 |
| ·基于梯度调整的矩不变自动阈值图像分割算法 | 第68-71页 |
| ·基于颜色信息的嘴部分割方法的分析与比较 | 第71-76页 |
| ·二维最大类间方差阈值分割 | 第71-73页 |
| ·K-均值聚类分割方法 | 第73-76页 |
| ·灰度与彩色方法的对比与分析 | 第76-80页 |
| ·灰度与彩色方法的对比与分析 | 第76-80页 |
| ·实验结论 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 驾驶员嘴部定位 | 第81-93页 |
| ·分割后嘴部二值图像的预处理 | 第81-86页 |
| ·形态学处理 | 第81-83页 |
| ·基于区域生长法的空穴填充 | 第83-86页 |
| ·嘴部定位 | 第86-92页 |
| ·嘴部定位的几何约束 | 第86页 |
| ·嘴部定位的具体实现方案 | 第86-90页 |
| ·实验结果及分析 | 第90-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第七章 全文总结 | 第93-95页 |
| ·论文的主要工作及结论 | 第93-94页 |
| ·本文的局限性及进一步研究工作 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-100页 |
| 摘要 | 第100-102页 |
| ABSTRACT | 第102-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 导师简介和作者简介 | 第106页 |