| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·课题研究意义 | 第11-13页 |
| ·驾驶疲劳的原因分析 | 第11-13页 |
| ·国内外研究概况 | 第13-19页 |
| ·国外疲劳检测研究现状 | 第13-18页 |
| ·国内疲劳检测研究现状 | 第18页 |
| ·红外图像疲劳检测研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文的内容和安排 | 第19-20页 |
| 第2章 驾驶疲劳的生理特征 | 第20-26页 |
| ·疲劳时的生理特征变化简介 | 第20-21页 |
| ·疲劳时的生理特征在个体间的差异性 | 第21页 |
| ·各种疲劳检测手段的比较和选择 | 第21-23页 |
| ·常见的几种疲劳检测方法分析 | 第21-22页 |
| ·疲劳检测手段的初步选定 | 第22-23页 |
| ·疲劳的生理特征变化的具体研究 | 第23-25页 |
| ·客观疲劳程度的测定方法 | 第23-24页 |
| ·PERCLOS 方法简介 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 图像预处理方法 | 第26-29页 |
| ·图像中的噪声 | 第26-27页 |
| ·图像平滑技术 | 第27-28页 |
| ·平均法 | 第27-28页 |
| ·非线性均值滤波 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 人脸检测 | 第29-41页 |
| ·概述 | 第29-30页 |
| ·人脸检测的一般方法 | 第30-33页 |
| ·基于人脸检测的疲劳检测算法 | 第33-37页 |
| ·图像二值化 | 第33-34页 |
| ·识别人脸图像 | 第34-35页 |
| ·确定眉眼区域 | 第35-36页 |
| ·与传统驾驶员脸部定位算法的比较 | 第36-37页 |
| ·人脸跟踪 | 第37-40页 |
| ·人脸跟踪简述 | 第37页 |
| ·卡尔曼滤波跟踪面部的算法 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 眼睛检测定位方法概述 | 第41-55页 |
| ·人眼定位 | 第41-43页 |
| ·眼睛定位 | 第41-43页 |
| ·眼睛面积的计算及眼睛状态判断 | 第43页 |
| ·霍夫曼变换 | 第43-44页 |
| ·变形模板法 | 第44-46页 |
| ·对称变换法 | 第46页 |
| ·当前人眼检测存在的问题 | 第46-47页 |
| ·一种改进的HARRIS 角点检测瞳孔定位算法 | 第47-50页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第47-48页 |
| ·Harris 角点检测算法存在的问题 | 第48-49页 |
| ·应用于瞳孔定位的改进的Harris 角点检测算法 | 第49-50页 |
| ·驾驶员疲劳状态检测 | 第50-54页 |
| ·眼睛面积计算 | 第50-51页 |
| ·眼睛状态计算 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 系统初步设计 | 第55-61页 |
| ·摄像系统的选用分析 | 第55页 |
| ·视频输入 | 第55-57页 |
| ·视频输出 | 第57页 |
| ·存储器结构 | 第57-58页 |
| ·系统动态存储部分 | 第57-58页 |
| ·芯片选型 | 第58-59页 |
| ·DSP 选型 | 第58页 |
| ·FPGA 选型 | 第58-59页 |
| ·其他芯片选型 | 第59页 |
| ·系统结构 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第69页 |