| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·司机疲劳检测技术的概述 | 第7-9页 |
| ·司机疲劳驾驶问题的研究状况 | 第9-10页 |
| ·国外的研究状况 | 第9-10页 |
| ·国内的研究现状 | 第10页 |
| ·本课题的主要研究内容和工作安排 | 第10-13页 |
| 第二章 人脸的检测 | 第13-24页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·人脸检测算法综述 | 第13-14页 |
| ·基于肤色的人脸检测算法 | 第14-24页 |
| ·色彩空间与色彩空间的聚类 | 第15-16页 |
| ·色彩空间的选择 | 第16-17页 |
| ·肤色模型的建立 | 第17-19页 |
| ·人脸区域的检测、分割与合并 | 第19-24页 |
| 第三章 人眼的检测 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·基于肤色和分类器法检测人眼 | 第24-36页 |
| ·基于小波变换和AdBoost算法的级联增强分类器 | 第24-32页 |
| ·人眼检测实验及结果 | 第32-36页 |
| ·基于几何特征和分类器法检测人眼 | 第36-41页 |
| ·黑斑椭圆性质的计算 | 第36-38页 |
| ·根据黑斑椭圆性质初步检测眼睛 | 第38-40页 |
| ·椭圆性质与分类器相结合检测双眼的实验结果 | 第40-41页 |
| 第四章 人眼的跟踪 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·运动跟踪的基本理论 | 第42-45页 |
| ·参数估计理论初步 | 第42-44页 |
| ·特征运动模型 | 第44-45页 |
| ·匹配 | 第45页 |
| ·综合KALMAN滤波和MEAN SHIFT算法实现眼睛跟踪 | 第45-50页 |
| ·Kalman滤波算法 | 第46-47页 |
| ·Mean Shift跟踪算法 | 第47-50页 |
| ·实验测试 | 第50-52页 |
| 第五章 司机疲劳状态检测 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·眼睛状态的识别 | 第52-56页 |
| ·模板匹配法概述 | 第52-53页 |
| ·模板匹配的基本原理 | 第53-54页 |
| ·改进模板匹配算法 | 第54-55页 |
| ·三种模板匹配法识别眼睛状态 | 第55-56页 |
| ·司机疲劳的判定 | 第56-57页 |
| ·司机疲劳检测系统 | 第57-61页 |
| ·眼睛跟踪系统的构造 | 第57-59页 |
| ·眼睛跟踪系统监测司机的疲劳状态 | 第59-60页 |
| ·问题讨论 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·主要结论 | 第61页 |
| ·未来工作的展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |