| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 基于Adaboost算法的人脸检测 | 第14-30页 |
| 2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2 Haar-like特征 | 第14-18页 |
| 2.2.1 Haar-like特征概述 | 第14-16页 |
| 2.2.2 Haar-like特征计算 | 第16-18页 |
| 2.3 积分图 | 第18-19页 |
| 2.4 Adaboost算法 | 第19-26页 |
| 2.4.1 Adaboost原理 | 第19-20页 |
| 2.4.2 弱分类器训练 | 第20-22页 |
| 2.4.3 强分类器训练 | 第22-26页 |
| 2.5 级联强分类器 | 第26-27页 |
| 2.6 人脸检测实验结果分析 | 第27-29页 |
| 2.7 小结 | 第29-30页 |
| 3 列车驾驶员疲劳特征提取与头部姿态估计 | 第30-38页 |
| 3.1 概述 | 第30页 |
| 3.2 人脸关键特征点检测 | 第30-34页 |
| 3.2.1 SIFT特征 | 第30-31页 |
| 3.2.2 SDM基本原理 | 第31-33页 |
| 3.2.3 SDM的训练 | 第33-34页 |
| 3.3 基于POSIT的头部姿态估计 | 第34-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-38页 |
| 4 列车驾驶员多视角特征修正 | 第38-49页 |
| 4.1 概述 | 第38-39页 |
| 4.2 逆投影修正 | 第39-42页 |
| 4.2.1 逆投影变换 | 第39-40页 |
| 4.2.2 罗德里格旋转公式 | 第40页 |
| 4.2.3 逆投影变换建模求解 | 第40-42页 |
| 4.3 眼睛的凝视修正 | 第42-44页 |
| 4.4 多视角特征修正实验结果分析 | 第44-48页 |
| 4.5 小结 | 第48-49页 |
| 5 基于PERCLOS与模糊推理结合的列车驾驶员疲劳检测 | 第49-60页 |
| 5.1 概述 | 第49-51页 |
| 5.1.1 PERCLOS方法概述 | 第49-50页 |
| 5.1.2 模糊推理概述 | 第50-51页 |
| 5.2 PERCLOS与模糊推理结合 | 第51-55页 |
| 5.2.1 PERCLOS与模糊推理的疲劳检测结构设计 | 第51-52页 |
| 5.2.2 疲劳状态模糊化 | 第52-54页 |
| 5.2.3 疲劳状态规则库 | 第54页 |
| 5.2.4 疲劳状态解模糊 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 阈值选定 | 第55-56页 |
| 5.3.2 实验结果对比 | 第56-59页 |
| 5.4 小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |