| 表目录 | 第1-7页 |
| 图目录 | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第12页 |
| ·相关技术研究现状 | 第12-15页 |
| ·人脸检测研究现状 | 第13-14页 |
| ·疲劳检测研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文主要工作和内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 视频图像中人脸检测相关基础 | 第17-24页 |
| ·颜色空间 | 第17-19页 |
| ·肤色模型 | 第19-20页 |
| ·人脸图像预处理 | 第20-23页 |
| ·图像灰度化处理 | 第20-21页 |
| ·光照补偿 | 第21-22页 |
| ·去噪处理 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 人脸检测 | 第24-38页 |
| ·人脸检测的典型方法概述 | 第24-26页 |
| ·基于知识的方法 | 第24页 |
| ·基于特征不变量的方法 | 第24-25页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第25页 |
| ·基于表象的方法 | 第25-26页 |
| ·基于肤色和改进 AdaBoost 算法的人脸检测方法 | 第26-37页 |
| ·基于 YCgCr空间的肤色分割算法 | 第27-34页 |
| ·人脸检测实现 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 眼睛的定位与跟踪 | 第38-47页 |
| ·眼睛定位方法概述 | 第38-39页 |
| ·眼睛定位 | 第39-42页 |
| ·扩展 Haar 特征 | 第39-40页 |
| ·眉眼区域定位 | 第40页 |
| ·积分投影法精确定位眼睛 | 第40-42页 |
| ·眼睛跟踪 | 第42-45页 |
| ·Kalman 滤波与 Mean Shift 算法跟踪原理 | 第42-43页 |
| ·跟踪的实现 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 眼睛状态识别与疲劳判断 | 第47-57页 |
| ·眼睛状态识别方法概述 | 第47-48页 |
| ·基于模板匹配和投影相结合的眼睛状态识别方法 | 第48-52页 |
| ·基于 PRECLOS 与眨眼频率相结合的疲劳判断 | 第52-54页 |
| ·PERCLOS 测量原理 | 第53页 |
| ·眨眼频率 | 第53-54页 |
| ·疲劳状态判断 | 第54页 |
| ·实验结果 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 值班员状态检测系统设计 | 第57-65页 |
| ·武警部队三级网监控系统简介 | 第57页 |
| ·值班员状态检测系统设计 | 第57-60页 |
| ·系统功能需求分析 | 第57-58页 |
| ·系统总体框架 | 第58-59页 |
| ·系统硬件构成 | 第59页 |
| ·系统软件框架 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结束语 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72页 |
