| 目录 | 第1-6页 |
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·论文的研究意义与背景 | 第12页 |
| ·疲劳驾驶检测的研究现状 | 第12-17页 |
| ·疲劳驾驶的评价方法 | 第17-18页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第18-20页 |
| ·章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 人脸检测和人脸跟踪 | 第22-48页 |
| ·基于Adaboost的人脸检测算法介绍 | 第22-28页 |
| ·结合改进的高斯肤色模型和Adaboost的人脸检测算法 | 第28-39页 |
| ·自适应更新的参数选择方法 | 第29-32页 |
| ·结合灰度信息的人脸肤色模型 | 第32-34页 |
| ·基于人脸肤色模型和Adaboost的人脸检测方法 | 第34-36页 |
| ·实验分析及结果 | 第36-39页 |
| ·Camshift跟踪算法介绍 | 第39-42页 |
| ·结合Adaboost和Camshift的人脸跟踪算法 | 第42-46页 |
| ·快速准确的人脸跟踪 | 第42-44页 |
| ·人脸跟踪实验结果及分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 人眼检测和瞳孔定位 | 第48-60页 |
| ·人眼检测方法简介 | 第48-49页 |
| ·基于Gabor滤波和K-medoids聚类算法的人眼检测方法 | 第49-54页 |
| ·Gabor滤波提取人眼特征 | 第49-50页 |
| ·K-medoids聚类算法及聚类过程 | 第50-54页 |
| ·基于灰度分布和熵函数的瞳孔定位方法 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 疲劳驾驶模型建立和驾驶员状态参数检测 | 第60-78页 |
| ·主动表观模型(AAM) | 第61-62页 |
| ·驾驶员状态检测系统设计 | 第62-66页 |
| ·AAM模板集的训练 | 第63-64页 |
| ·AAM模板的训练和匹配 | 第64-66页 |
| ·人脸跟踪系统设计 | 第66页 |
| ·驾驶员状态模型的建立 | 第66-72页 |
| ·眼部和嘴部的状态模型 | 第66-68页 |
| ·人脸3D姿态估计模型 | 第68-70页 |
| ·3D姿态实验分析 | 第70-72页 |
| ·实验分析 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第5章 研究工作的总结和展望 | 第78-82页 |
| ·本文总结 | 第78-80页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第78-80页 |
| ·存在的不足 | 第80页 |
| ·下一步工作的展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第87-88页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第88页 |
