驾驶员疲劳特征提取方法的研究及检测系统的设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究目标及研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像处理相关理论介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 图像增强处理 | 第16-21页 |
| 2.1.1 图像滤波处理 | 第16-20页 |
| 2.1.2 直方图均衡化 | 第20-21页 |
| 2.2 图像形态学操作 | 第21页 |
| 2.3 图像分割及边缘检测 | 第21-24页 |
| 2.3.1 图像阈值分割 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Canny边缘检测 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人脸检测算法研究及其优化 | 第25-41页 |
| 3.1 人脸检测算法概述 | 第25-26页 |
| 3.2 Adaboost人脸检测算法 | 第26-30页 |
| 3.3 人脸检测算法优化 | 第30-41页 |
| 第四章 疲劳特征提取算法的研究及优化 | 第41-56页 |
| 4.1 眼睛特征提取算法 | 第41-49页 |
| 4.2 头部特征提取算法 | 第49-50页 |
| 4.3 嘴部特征提取算法优化 | 第50-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 疲劳驾驶检测系统的设计及结果分析 | 第56-67页 |
| 5.1 系统设计 | 第56-60页 |
| 5.1.1 系统需求分析 | 第56-57页 |
| 5.1.2 系统总体设计 | 第57-60页 |
| 5.1.3 系统实现 | 第60页 |
| 5.2 疲劳状态判定 | 第60-65页 |
| 5.2.1 基于单特征的疲劳检测 | 第61-62页 |
| 5.2.2 基于多特征融合的疲劳检测 | 第62-65页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 全文总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
