| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·驾驶员疲劳检测的方法 | 第12-14页 |
| ·基于眼部信息的疲劳检测技术的研究现状 | 第14-15页 |
| ·国外研究现状 | 第14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 系统架构 | 第17-27页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·理论依据 | 第17-22页 |
| ·本文所采用的数字图像坐标系 | 第17-18页 |
| ·彩色图像转化为灰度图像 | 第18页 |
| ·运动图像中的图像分割 | 第18-19页 |
| ·边缘检测 | 第19-20页 |
| ·数学形态学处理 | 第20页 |
| ·Hough 变换的圆检测 | 第20-22页 |
| ·系统开发平台 | 第22-24页 |
| ·硬件开发平台 | 第22-24页 |
| ·软件开发平台 | 第24页 |
| ·系统框架 | 第24-27页 |
| 第3章 人脸的检测 | 第27-34页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·常用的人脸检测算法和运动检测方法 | 第27-29页 |
| ·经典的人脸检测方法 | 第27-28页 |
| ·常用的运动检测方法 | 第28-29页 |
| ·本文所采用的人脸检测算法 | 第29-32页 |
| ·基于帧差法的运动区域检测 | 第29-30页 |
| ·平滑滤波 | 第30-31页 |
| ·人脸的搜索定位 | 第31-32页 |
| ·实验测试 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第4章 人眼定位及虹膜检测 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·人眼定位算法介绍 | 第34-35页 |
| ·基于灰度积分投影的方法定位人眼 | 第35-38页 |
| ·图像预处理 | 第36-37页 |
| ·人眼定位及虹膜区域确定 | 第37-38页 |
| ·基于改进的 Hough 变换检测虹膜 | 第38-40页 |
| ·虹膜边缘的检测 | 第38-39页 |
| ·用Hough 变换检测虹膜 | 第39-40页 |
| ·实验测试 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第5章 人眼跟踪及状态识别 | 第43-57页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·运动跟踪理论分析 | 第43-45页 |
| ·运动跟踪方法 | 第43-44页 |
| ·运动跟踪中的状态空间估计问题 | 第44-45页 |
| ·基于虹膜检测的人眼跟踪 | 第45-52页 |
| ·虹膜跟踪 | 第47页 |
| ·基于卡尔曼滤波器和Mean Shift 迭代算法的人眼跟踪方法 | 第47-52页 |
| ·本文给出的眼睛状态识别方法 | 第52-54页 |
| ·基于特征分析的眼睛状态识别 | 第52-53页 |
| ·“两步走”的人眼状态识别方法 | 第53-54页 |
| ·实验测试 | 第54页 |
| ·驾驶员疲劳度的判定方法 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第6章 人眼状态信息检测系统的设计 | 第57-64页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·实验平台的硬件构成 | 第57-58页 |
| ·采集设备 | 第57-58页 |
| ·处理设备 | 第58页 |
| ·显示设备 | 第58页 |
| ·系统的软件开发 | 第58-63页 |
| ·DSP 的软件开发过程 | 第58-59页 |
| ·程序实现 | 第59-61页 |
| ·编译调试 | 第61-62页 |
| ·系统分析 | 第62-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |