基于瞳孔霍夫变换的司机疲劳检测算法研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 疲劳检测研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.2 人脸检测算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论及技术 | 第14-20页 |
| 2.1 人脸检测算法分析 | 第14-15页 |
| 2.2 人眼检测算法分类 | 第15-20页 |
| 2.2.1 基于模板互匹配的算法 | 第16页 |
| 2.2.2 基于Hough变换圆检测的算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 基于灰度积分投影算法 | 第17页 |
| 2.2.4 基于经验阈值分割算法 | 第17-20页 |
| 第3章 基于疲劳驾驶的人脸检测及人眼识别算法 | 第20-42页 |
| 3.1 人脸检测算法 | 第20-27页 |
| 3.1.1 视频图片数据预处理 | 第20-22页 |
| 3.1.2 基于肤色的人脸检测算法 | 第22-25页 |
| 3.1.3 人脸检测分类算法 | 第25-27页 |
| 3.2 人眼识别算法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 人眼粗定位算法 | 第28-31页 |
| 3.2.2 人眼的精确定位及疲劳检测 | 第31-33页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第33-40页 |
| 3.3.1 人脸识别算法实验分析 | 第33-37页 |
| 3.3.2 人眼检测算法实验分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于瞳孔形状的司机疲劳驾驶检测算法 | 第42-50页 |
| 4.1 疲劳检测算法设计 | 第42-44页 |
| 4.1.1 概述 | 第42-43页 |
| 4.1.2 PERCLOS准则分析 | 第43页 |
| 4.1.3 基于瞳孔形状的疲劳检测算法 | 第43-44页 |
| 4.2 疲劳检测系统实现 | 第44-49页 |
| 4.2.1 疲劳驾驶检测系统开发实现 | 第45-49页 |
| 4.2.2 实验结果对比分析 | 第49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
