眼睛跟踪及驾驶员疲劳检测之研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-16页 |
| 标记 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-28页 |
| ·研究动机与目的 | 第18-19页 |
| ·国内外相关研究 | 第19-23页 |
| ·研究方法 | 第23页 |
| ·硬件描述 | 第23-24页 |
| ·软件描述 | 第24-25页 |
| ·论文架构 | 第25-28页 |
| 第二章 小波变换基本理论和方法 | 第28-44页 |
| ·小波变换简介 | 第28-30页 |
| ·小波变换的性质 | 第30-32页 |
| ·小波变换的Parseval恒等式 | 第30-31页 |
| ·小波变换的反演公式 | 第31-32页 |
| ·二进小波和正交小波 | 第32-34页 |
| ·二维小波变换的Mallat算法 | 第34-36页 |
| ·二维多分辨分析 | 第34-36页 |
| ·二维小波变换算法 | 第36页 |
| ·数字信号和图像的小波算法 | 第36-39页 |
| ·正交多分辨分析的矩阵形式 | 第37-38页 |
| ·金字塔算法和矩阵 | 第38-39页 |
| ·小波变换 | 第39-42页 |
| ·数字图像的二维小波算法 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第42-44页 |
| 第三章 基于熵的人脸检测方法 | 第44-66页 |
| ·研究的动机 | 第44页 |
| ·概率空间基本概念 | 第44-46页 |
| ·概率空间和随机变量 | 第44-45页 |
| ·随机过程和动态系统 | 第45-46页 |
| ·熵和相关熵 | 第46-49页 |
| ·熵的基本性质 | 第47-49页 |
| ·条件熵和互信息 | 第49-50页 |
| ·马尔可夫过程 | 第50-51页 |
| ·特征选择 | 第51-53页 |
| ·Adaboost算法 | 第53-55页 |
| ·分层决策树 | 第55-56页 |
| ·疲劳检测系统中人脸的检测 | 第56-59页 |
| ·图像的预处理 | 第57页 |
| ·照明条件的补偿 | 第57页 |
| ·人脸候选位获取 | 第57-58页 |
| ·候选位的验证 | 第58-59页 |
| ·讨论 | 第59-64页 |
| ·分支数目 | 第59-60页 |
| ·查询的选择 | 第60页 |
| ·分支停止准则 | 第60页 |
| ·剪枝 | 第60-61页 |
| ·叶节点的标记 | 第61页 |
| ·计算复杂度 | 第61页 |
| ·与其它系统比较 | 第61-63页 |
| ·检测步骤总结 | 第63-64页 |
| ·结论 | 第64-66页 |
| 第四章 基于粒子过滤器的眼睛跟踪算法 | 第66-90页 |
| ·粒子过滤器模型简介 | 第66-68页 |
| ·贝叶斯方法 | 第66-67页 |
| ·离散时间的贝叶斯估计 | 第67-68页 |
| ·动态系统模型 | 第68-71页 |
| ·过滤，预测和平滑 | 第70-71页 |
| ·粒子过滤器的历史 | 第71页 |
| ·蒙特卡罗仿真 | 第71-72页 |
| ·粒子的进化过程 | 第72-74页 |
| ·粒子权值的计算 | 第74-76页 |
| ·建议分布的选择 | 第74-75页 |
| ·加权采样算法的退化问题 | 第75-76页 |
| ·熵分析 | 第76-77页 |
| ·重采样 | 第77-79页 |
| ·优先权采样和定额采样 | 第77-78页 |
| ·留数重采样 | 第78页 |
| ·最小方差采样 | 第78-79页 |
| ·关于建议分布 | 第79-80页 |
| ·理论收敛 | 第80页 |
| ·超状态估计 | 第80-83页 |
| ·混合粒子过滤器算法 | 第83-85页 |
| ·系统的实现 | 第85-87页 |
| ·结论 | 第87-90页 |
| 第五章 基于 MLP的凝视度的估计 | 第90-104页 |
| ·神经网络发展简介 | 第90-91页 |
| ·神经元模型 | 第91-92页 |
| ·感知器 | 第92-93页 |
| ·反向传播算法 | 第93-97页 |
| ·感知器网络设计 | 第97-99页 |
| ·注意力分析 | 第99-100页 |
| ·实验结果 | 第100-102页 |
| ·训练数据的搜集 | 第100-102页 |
| ·结论 | 第102-104页 |
| 第六章 基于模糊逻辑疲劳程度的估算 | 第104-110页 |
| ·模糊逻辑规划 | 第104-105页 |
| ·输出及输入变量隶属度建立 | 第105-107页 |
| ·模糊化 | 第107页 |
| ·模糊规则的建立 | 第107-108页 |
| ·解模糊化 | 第108-109页 |
| ·结论 | 第109-110页 |
| 第七章 结论与未来展望 | 第110-114页 |
| ·结论 | 第110页 |
| ·未来展望 | 第110-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 作者简介 | 第124页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表或录用的论文 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
