| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第8-14页 |
| 1.2.1 深度信息的应用 | 第9页 |
| 1.2.2 人手检测 | 第9-11页 |
| 1.2.3 面部特征点检测 | 第11-14页 |
| 1.3 论文的各章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 深度图像的获取及校正 | 第15-22页 |
| 2.1 深度图像的获取 | 第15-19页 |
| 2.1.1 深度图像的获取技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Kinect获取深度图像的原理 | 第16-19页 |
| 2.2 深度图像的校正 | 第19-22页 |
| 2.2.1 深度距离与实际距离的转换 | 第19-20页 |
| 2.2.2 深度图像到空间三维坐标的转换 | 第20-21页 |
| 2.2.3 深度图像到彩色图像的的配准 | 第21-22页 |
| 第三章 公交驾驶员双手离开方向盘和打电话操作识别 | 第22-34页 |
| 3.1 基于深度信息的骨骼提取 | 第22-27页 |
| 3.1.1 深度图像的预处理 | 第22-24页 |
| 3.1.2 目标检测与分割 | 第24-25页 |
| 3.1.3 骨骼提取 | 第25-26页 |
| 3.1.4 确定骨骼关节点 | 第26-27页 |
| 3.2 骨骼定位与肤色检测法 | 第27-32页 |
| 3.2.1 前景提取 | 第28页 |
| 3.2.2 确定手的位置 | 第28-29页 |
| 3.2.3 不安全操作判定 | 第29-32页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第32-34页 |
| 第四章 行车中驾驶员长时间左右转头和抬头低头行为识别 | 第34-48页 |
| 4.1 基于深度信息的面部特征点提取 | 第34-41页 |
| 4.1.1 面部数据的获取方法 | 第34-37页 |
| 4.1.2 面部特征数据的表达形式 | 第37-38页 |
| 4.1.3 基于Kinect的面部数据获取 | 第38-39页 |
| 4.1.4 提取面部特征点 | 第39-41页 |
| 4.2 面部特征点阀值法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 公交驾驶员行车中长时间左右转头不安全判定 | 第41-43页 |
| 4.2.2 公交驾驶员行车中抬头低头不安全判定 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录 | 第56-59页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |