疲劳驾驶状态中多视角面部区域特征信息检测与分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本论文工作的主要内容 | 第10-11页 |
| ·本文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 人脸检测中图像的处理技术 | 第12-22页 |
| ·图像增强技术 | 第12-14页 |
| ·变换增强 | 第12-13页 |
| ·直方图均衡法 | 第13-14页 |
| ·非线性平滑滤波 | 第14页 |
| ·人脸图像归一化 | 第14页 |
| ·图像分割技术 | 第14-17页 |
| ·阈值分割（门限处理） | 第15页 |
| ·区域分割 | 第15-16页 |
| ·边缘分割 | 第16-17页 |
| ·特定理论分割 | 第17页 |
| ·特征提取 | 第17-19页 |
| ·颜色特征 | 第17-18页 |
| ·纹理特征 | 第18页 |
| ·形状特征 | 第18页 |
| ·空间关系特征 | 第18-19页 |
| ·待测图像预处理 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于AdaBoost算法的人脸检测 | 第22-36页 |
| ·Boosting算法 | 第22-23页 |
| ·Adaboost算法 | 第23-32页 |
| ·Adaboost算法中的矩形特征和积分图 | 第23-30页 |
| ·Adaboost算法中的分类器 | 第30-32页 |
| ·结果实现 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于肤色的人脸特征提取 | 第36-50页 |
| ·颜色空间及转换 | 第36-40页 |
| ·RGB彩色空间 | 第36-37页 |
| ·HSV彩色空间 | 第37-38页 |
| ·YCbCr彩色空间 | 第38-39页 |
| ·其他彩色空间模型 | 第39-40页 |
| ·基于肤色的人脸提取 | 第40-43页 |
| ·眼睛和.部的提取 | 第43-49页 |
| ·眼睛的提取 | 第43-45页 |
| ·口部的提取 | 第45-47页 |
| ·提取的结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 多数据融合和人脸角度信息的提取 | 第50-66页 |
| ·数据融合 | 第50-58页 |
| ·数据融合的分类 | 第50-51页 |
| ·人脸检测中的数据融合 | 第51-56页 |
| ·融合的结果和分析 | 第56-58页 |
| ·人脸角度信息的提取 | 第58-65页 |
| ·旋转角度存在的形式及问题 | 第58-60页 |
| ·角度提取的方法 | 第60-64页 |
| ·提取的结果 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
