| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.3 课题研究意义、目的及可行性 | 第9-11页 |
| 1.4 国内外发展现状 | 第11-16页 |
| 1.5 课题来源及主要研究内容 | 第16页 |
| 1.6 论文主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 2 系统需求分析 | 第18-20页 |
| 2.1 需求场景 | 第18页 |
| 2.2 功能需求 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 图像加密算法介绍 | 第20-35页 |
| 3.1 图像加密算法概述 | 第20-23页 |
| 3.1.1 基于空间域的图像加密 | 第20-21页 |
| 3.1.2 基于变换域的图像加密 | 第21-22页 |
| 3.1.3 基于秘密分割与秘密共享的图像加密 | 第22页 |
| 3.1.4 基于混沌的加密算法 | 第22-23页 |
| 3.2 多维混沌加密算法 | 第23-34页 |
| 3.2.1 算法分析 | 第26-29页 |
| 3.2.2 算法的加密流程 | 第29-30页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第30-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 疲劳检测算法介绍 | 第35-43页 |
| 4.1 人脸识别 | 第35-37页 |
| 4.1.1 支持向量机（SVM）人脸检测算法 | 第36页 |
| 4.1.2 人工神经网络（ANN）人脸检测算法 | 第36页 |
| 4.1.3 Adaboost人脸检测算法 | 第36-37页 |
| 4.2 Adaboost算法 | 第37-38页 |
| 4.3 瞳孔检测算法 | 第38-40页 |
| 4.3.1 霍夫变换法 | 第39页 |
| 4.3.2 边缘特征分析法 | 第39-40页 |
| 4.4 瞳孔检测 | 第40-42页 |
| 4.4.1 Canny边缘检测 | 第41页 |
| 4.4.2 霍夫圆变换 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 系统的总体设计 | 第43-50页 |
| 5.1 硬件系统设计 | 第44-46页 |
| 5.1.1 图像采集端设计 | 第44-45页 |
| 5.1.2 服务端设计 | 第45-46页 |
| 5.1.3 客户端设计 | 第46页 |
| 5.2 软件系统设计 | 第46-49页 |
| 5.2.1 图像加密、解密模块的详细设计 | 第46页 |
| 5.2.2 疲劳检测模块的详细设计 | 第46-48页 |
| 5.2.3 图像分包传输模块的详细设计 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小节 | 第49-50页 |
| 6 系统的实现 | 第50-62页 |
| 6.1 硬件系统 | 第50页 |
| 6.2 软件系统 | 第50-61页 |
| 6.2.1 开发环境的搭建 | 第50-51页 |
| 6.2.2 图像分包模块的实现 | 第51-55页 |
| 6.2.3 图像加密模块的实现 | 第55-58页 |
| 6.2.4 图像解密模块的实现 | 第58-59页 |
| 6.2.5 疲劳检测模块的实现 | 第59-61页 |
| 6.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 7 系统测试 | 第62-68页 |
| 7.1 功能测试 | 第62-65页 |
| 7.2 性能测试 | 第65-67页 |
| 7.2.1 图像传输模块的性能测试 | 第65页 |
| 7.2.2 图像加密、解密模块的性能测试 | 第65-66页 |
| 7.2.3 疲劳检测模块的性能测试 | 第66-67页 |
| 7.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 8 总结与展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间发表的与学位论文内容相关的学术论文及研究成果 | 第74页 |