复杂光照条件下的驾驶员眼状态识别算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题背景 | 第10-13页 |
| ·驾驶员眼状态识别算法研究意义 | 第10-11页 |
| ·驾驶员眼状态识别的国内外现状 | 第11-13页 |
| ·驾驶员眼状态识别技术难点 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容及关键技术 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 驾驶员眼状态识别关键算法概述 | 第16-24页 |
| ·本文算法概述 | 第16-19页 |
| ·人脸检测算法 | 第17-18页 |
| ·眼睛定位算法 | 第18-19页 |
| ·眼状态识别算法 | 第19页 |
| ·驾驶员眼状态识别算法分类及概述 | 第19-21页 |
| ·驾驶员眼状态特征分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于 HOG 特征的眼状态识别算法 | 第24-37页 |
| ·算法流程 | 第24页 |
| ·HOG 特征提取 | 第24-31页 |
| ·HOG 特征概述 | 第24-25页 |
| ·眼睛 HOG 特征提取 | 第25-30页 |
| ·眼睛 HOG 特征分析 | 第30-31页 |
| ·眼状态 SVM 特征分类模型 | 第31-35页 |
| ·SVM 模型概述 | 第31-34页 |
| ·眼状态 SVM 识别模型 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于灰度形态学的眼状态识别算法 | 第37-55页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·算法流程 | 第37-38页 |
| ·人眼主要特征区域分割 | 第38-42页 |
| ·眼状态识别 | 第42-54页 |
| ·眼状态识别模型 | 第42-44页 |
| ·睁眼状态识别方法 | 第44-47页 |
| ·闭眼状态识别方法及其可信度判别 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验系统搭建及实验数据分析 | 第55-63页 |
| ·系统仿真环境 | 第55页 |
| ·仿真系统实现 | 第55-57页 |
| ·人脸检测实现方案 | 第56-57页 |
| ·人眼检测实现方案 | 第57页 |
| ·眼状态识别实现方案 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-61页 |
| ·基于 HOG 特征的眼状态识别算法结果分析 | 第58-59页 |
| ·基于灰度形态学的眼状态识别算法结果分析 | 第59-61页 |
| ·本论文眼状态识别技术在真实驾驶环境中的应用 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第72页 |
