基于视觉的驾驶员注意力判别研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-12页 |
| ·注意力判别技术概述 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·本课题研究工作概述 | 第14-16页 |
| ·研究目的 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 人脸检测和跟踪 | 第16-31页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·人脸检测算法概述 | 第16页 |
| ·人脸跟踪算法概述 | 第16-17页 |
| ·ADABOOST人脸检测 | 第17-24页 |
| ·Haar特征 | 第17-18页 |
| ·基于积分图的特征值计算 | 第18-20页 |
| ·Adaboost算法流程 | 第20-22页 |
| ·分类器级联检测 | 第22-24页 |
| ·人脸检测结果 | 第24页 |
| ·粒子滤波人脸跟踪算法 | 第24-30页 |
| ·粒子滤波算法流程 | 第25-26页 |
| ·粒子滤波算法的应用 | 第26-28页 |
| ·人脸跟踪结果 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 人眼的精确定位 | 第31-44页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·人眼检测算法概述 | 第31-33页 |
| ·基于统计的方法 | 第31-32页 |
| ·基于知识的方法 | 第32-33页 |
| ·基于模板匹配算法的人眼粗定位 | 第33-36页 |
| ·模板匹配算法流程 | 第33-35页 |
| ·匹配准则 | 第35-36页 |
| ·基于平均精确滤波的人眼精确定位 | 第36-41页 |
| ·ASEF的构建 | 第37-39页 |
| ·ASEF人眼定位 | 第39页 |
| ·改进的ASEF人眼定位 | 第39-40页 |
| ·人眼精确定位结果 | 第40-41页 |
| ·人眼状态识别 | 第41-43页 |
| ·PERCLOS方法 | 第42页 |
| ·人眼状态判别 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 人脸朝向检测 | 第44-55页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·人脸朝向概述 | 第44-45页 |
| ·区域直方图 | 第45-54页 |
| ·灰度直方图 | 第45-47页 |
| ·区域直方图的计算 | 第47-51页 |
| ·人脸朝向确定 | 第51-53页 |
| ·注意力分散判别 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 嘴部状态检测 | 第55-65页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·嘴巴定位算法概述 | 第55-56页 |
| ·基于唇色的定位算法 | 第55-56页 |
| ·基于轮廓的研究 | 第56页 |
| ·基于SOBEL边缘检测和唇色的嘴巴定位 | 第56-64页 |
| ·嘴巴边缘检测 | 第57-59页 |
| ·唇色掩膜滤波 | 第59-61页 |
| ·嘴巴定位 | 第61-62页 |
| ·嘴巴状态检测 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 驾驶员注意力判别系统 | 第65-71页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·实验平台介绍 | 第65页 |
| ·系统整体框架 | 第65-67页 |
| ·驾驶员注意力判别实验 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第79页 |
