基于轮廓模型的疲劳驾驶检测技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题支撑 | 第9页 |
| ·国内外疲劳驾驶检测技术的发展概况 | 第9-11页 |
| ·疲劳及疲劳驾驶行为描述 | 第9-10页 |
| ·国内外疲劳驾驶检测技术的研究概况 | 第10-11页 |
| ·本文主要内容与章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 研究理论基础 | 第13-27页 |
| ·人脸定位技术 | 第13-14页 |
| ·Adaboost算法的原理与实现 | 第14-24页 |
| ·矩形特征快速计算 | 第14-19页 |
| ·预处理中的快速光照均衡 | 第19页 |
| ·AdaBoost算法训练过程 | 第19-24页 |
| ·多尺度问题 | 第24页 |
| ·AAM主动表观模型介绍 | 第24-25页 |
| ·PERCLOS疲劳判定准则 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于AAM轮廓提取的疲劳检测方法 | 第27-50页 |
| ·简述 | 第27页 |
| ·人脸及人眼定位 | 第27-32页 |
| ·基于肤色的人脸检测尝试 | 第27-31页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测及人眼定位 | 第31-32页 |
| ·眼睑轮廓的提取 | 第32-46页 |
| ·基于Snake模型的眼睑轮廓提取尝试 | 第32-33页 |
| ·人眼AAM模型的简化标点 | 第33-34页 |
| ·形状模型 | 第34-36页 |
| ·改动的纹理模型 | 第36-40页 |
| ·主动表观模型 | 第40-41页 |
| ·模型的匹配 | 第41-46页 |
| ·实时眼部轮廓匹配 | 第46-47页 |
| ·基于PERCLOS的人眼疲劳判定 | 第47-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 疲劳驾驶检测软件系统设计 | 第50-60页 |
| ·系统功能 | 第50-53页 |
| ·软硬件平台 | 第50-51页 |
| ·系统界面功能 | 第51-52页 |
| ·预警要求 | 第52-53页 |
| ·软件系统设计流程 | 第53-59页 |
| ·系统设计框架 | 第53-56页 |
| ·数值算法实现关键点 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·主要研究工作总结 | 第60-61页 |
| ·本文的不足 | 第61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第67页 |
