| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第9-16页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.2 基于计算机视觉的头部姿态研究发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 2 单目视觉投影模型 | 第18-29页 |
| 2.1 成像过程与投影模型 | 第18-21页 |
| 2.2 全透视变换、弱透视变换与平透视变换 | 第21-28页 |
| 2.2.1 全透视变换 | 第22-24页 |
| 2.2.2 弱透视变换 | 第24-26页 |
| 2.2.3 平透视变换 | 第26-28页 |
| 2.3 小结 | 第28-29页 |
| 3 基于小波变换的人脸图象预处理 | 第29-53页 |
| 3.1 小波域图象增强 | 第29-30页 |
| 3.2 基于提升实现的反对称双正交小波 | 第30-36页 |
| 3.2.1 双正交小波 | 第30-34页 |
| 3.2.2 反对称双正交小波变换的提升实现 | 第34-36页 |
| 3.3 基于LABWT变换的人脸图象增强 | 第36-47页 |
| 3.3.1 基于LABWT变换的人脸图象多尺度边缘提取 | 第37-44页 |
| 3.3.2 基于LABWT的人脸图象锐化 | 第44-47页 |
| 3.4 人脸图象滤噪 | 第47页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第47-53页 |
| 4 人脸检测与特征定位 | 第53-76页 |
| 4.1 人脸检测方法 | 第53-54页 |
| 4.2 基于YCgCr色彩空间肤色模型的区域分割 | 第54-65页 |
| 4.2.1 最优肤色建模色彩空间的选取 | 第55-58页 |
| 4.2.2 肤色模型选择 | 第58-64页 |
| 4.2.3 肤色分割结果 | 第64-65页 |
| 4.3 基于肤色分割的Adaboost人脸检测 | 第65-68页 |
| 4.3.1 Adaboost学习算法 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于肤色分割的Adaboost的人脸检测算法 | 第66-67页 |
| 4.3.3 实验结果 | 第67-68页 |
| 4.4 基于几何方法的人脸特征检测 | 第68-74页 |
| 4.4.1 眼角点检测 | 第69-70页 |
| 4.4.2 鼻尖点检测 | 第70-72页 |
| 4.4.3 嘴角点检测 | 第72-74页 |
| 4.5 小结 | 第74-76页 |
| 5 头部姿态估计 | 第76-97页 |
| 5.1 基于圆—椭圆平透视投影变换的姿态估计 | 第76-83页 |
| 5.1.1 圆—椭圆平透视投影变换 | 第77-81页 |
| 5.1.2 基于圆—椭圆变换的平面旋转角求解 | 第81-83页 |
| 5.2 基于面部特征点平面的头部姿态估计 | 第83-91页 |
| 5.2.1 基于平透视投影模型的面部特征点变换 | 第84-86页 |
| 5.2.2 姿态估计参数的求解 | 第86-90页 |
| 5.2.3 面部特征点平面旋转角求解 | 第90-91页 |
| 5.3 建立正面人脸平面模型 | 第91-95页 |
| 5.3.1 正面人脸平面模型的优化 | 第93-94页 |
| 5.3.2 正面人脸平面模型优化算法 | 第94-95页 |
| 5.4 小结 | 第95-97页 |
| 6 基于头部姿态估计的车辆安全辅助驾驶 | 第97-112页 |
| 6.1 车辆安全辅助驾驶系统的研究现状 | 第97-98页 |
| 6.2 驾驶员状态判定及车辆安全辅助系统的设计 | 第98-99页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第99-105页 |
| 6.3.1 人体头部姿态估计准确度实验 | 第99-102页 |
| 6.3.2 阈值确定 | 第102-104页 |
| 6.3.3 驾驶员状态检测 | 第104-105页 |
| 6.4 小结 | 第105-112页 |
| 7 结论及展望 | 第112-114页 |
| 7.1 结论 | 第112-113页 |
| 7.2 展望 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-125页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |