基于虹膜检测的驾驶员疲劳检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展动态 | 第10-13页 |
| 1.3 本课题研究难点 | 第13页 |
| 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第13-16页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 人脸区域的提取 | 第16-31页 |
| 2.1 人脸检测方法概述 | 第16-18页 |
| 2.2 人脸检测算法 | 第18-28页 |
| 2.2.1 AdaBoost算法概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Haar特征以及计算 | 第19-21页 |
| 2.2.3 AdaBoost算法训练过程 | 第21-23页 |
| 2.2.4 筛选式级联分类器以及训练过程 | 第23-26页 |
| 2.2.5 人脸检测过程 | 第26-28页 |
| 2.3 实验结果分析 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 人眼检测与跟踪 | 第31-47页 |
| 3.1 人眼检测 | 第31-42页 |
| 3.1.1 人眼检测算法综述 | 第31-32页 |
| 3.1.2 人眼候选区域的确定 | 第32-33页 |
| 3.1.3 预处理 | 第33-36页 |
| 3.1.4 人眼区域提取 | 第36-39页 |
| 3.1.5 定位瞳孔以及虹膜 | 第39-42页 |
| 3.2 人眼跟踪 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 疲劳判定 | 第47-57页 |
| 4.1 人眼状态识别 | 第47-48页 |
| 4.2 PERCLOS特征值介绍 | 第48-50页 |
| 4.3 驾驶员疲劳程度判定 | 第50-54页 |
| 4.3.1 PERCLOS值的计算 | 第51-52页 |
| 4.3.2 眨眼频率的计算 | 第52-53页 |
| 4.3.3 疲劳判定 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
