| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 课题研究的背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 疲劳驾驶定义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 疲劳驾驶检测方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外疲劳驾驶检测系统 | 第12-14页 |
| 1.3.3 国内驾驶员疲劳监控研究的现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 机车驾驶员面部识别定位方法研究 | 第17-43页 |
| 2.1 动态图像中人脸识别办法的概论 | 第18-20页 |
| 2.2 基于皮肤颜色的机车驾驶员脸部位置确定算法 | 第20-26页 |
| 2.2.1 色彩空间的选取 | 第20-22页 |
| 2.2.2 肤色模型的选取 | 第22-24页 |
| 2.2.3 基于肤色的人脸分割 | 第24-26页 |
| 2.3 人脸定位中 ADABOOST 算法研究与分析 | 第26-38页 |
| 2.3.1 AdaBoost 算法概述 | 第27-28页 |
| 2.3.2 类 Haar 形状特征 | 第28-32页 |
| 2.3.3 训练分类器 | 第32-35页 |
| 2.3.4 基于级联分类器所进行的人脸检测 | 第35-38页 |
| 2.3.5 级联分类器的检测率计算与误检率计算 | 第38页 |
| 2.4 跟踪面部算法研究 | 第38-42页 |
| 2.4.1 Camshift 算法研究 | 第38-40页 |
| 2.4.2 Kalman 滤波算法 | 第40-42页 |
| 2.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第3章 人眼定位方法 | 第43-57页 |
| 3.1 关于眼睛定位方法表述 | 第43-55页 |
| 3.1.1 关于眼睛定位方法的模板匹配法 | 第43-45页 |
| 3.1.2 PCA 方法 | 第45-48页 |
| 3.1.3 混合积分投影法 | 第48-49页 |
| 3.1.4 关于块的方法 | 第49-51页 |
| 3.1.5 可变步长的模板匹配法 | 第51-55页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第55-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 机车司机疲劳驾驶监控系统设计 | 第57-67页 |
| 4.1 系统设备 | 第57-59页 |
| 4.2 系统介绍 | 第59页 |
| 4.3 OPENCV 简介 | 第59-60页 |
| 4.4 PERCLOS 疲劳检测 | 第60-62页 |
| 4.5 程序的编写环境 | 第62-63页 |
| 4.6 软件操作界面设计 | 第63-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75页 |