| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·驾驶员疲劳检测的研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究成果 | 第10-11页 |
| ·国内研究成果 | 第11-12页 |
| ·课题的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 红外视频图像去噪方法研究 | 第14-22页 |
| ·红外人脸图像特性分析 | 第14-15页 |
| ·基于红外人脸图像的混合去噪方法研究 | 第15-21页 |
| ·中值滤波原理 | 第15-16页 |
| ·小波变换滤波原理 | 第16-18页 |
| ·实验结果与分析 | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 人眼定位方法研究 | 第22-40页 |
| ·人脸检测方法研究 | 第22-30页 |
| ·人脸检测方法综述 | 第22页 |
| ·基于肤色模型的AdaBoost算法的人脸检测方法研究 | 第22-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-30页 |
| ·人眼定位方法研究 | 第30-34页 |
| ·人眼定位方法综述 | 第30-31页 |
| ·基于灰度积分投影和AdaBoost方法的人眼定位 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·人眼跟踪算法的研究 | 第34-39页 |
| ·人眼跟踪方法综述 | 第34-35页 |
| ·基于改进的Mean-Shift算法的眼睛实时跟踪 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 疲劳状态的判别 | 第40-47页 |
| ·疲劳状态判别原理 | 第40-42页 |
| ·疲劳状态判别方法综述 | 第40-41页 |
| ·PERCLOS法的原理 | 第41-42页 |
| ·疲劳状态的判别 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 疲劳驾驶检测系统设计 | 第47-62页 |
| ·系统总体设计方案 | 第47页 |
| ·设计要求 | 第47页 |
| ·系统总体组成结构 | 第47页 |
| ·疲劳驾驶检测系统硬件设计 | 第47-50页 |
| ·处理器选型 | 第47-49页 |
| ·视频采集模块设计 | 第49-50页 |
| ·疲劳驾驶检测系统软件设计 | 第50-51页 |
| ·疲劳驾驶检测系统工作过程 | 第51-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与期望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·不足与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第69页 |
