| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本课题研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 眨眼检测的发展及现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 心率检测的发展及现状 | 第12-15页 |
| 1.2.3 哈欠检测研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要内容与章节安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 面部视频处理基本原理及方法概述 | 第19-30页 |
| 2.1 IPPG技术原理 | 第19-21页 |
| 2.2 人脸检测方法简述 | 第21-26页 |
| 2.2.1 基于Viola-Jones算法的人脸检测方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于肤色的人脸检测方法 | 第24-26页 |
| 2.3 信号滤波及标准化 | 第26-27页 |
| 2.4 独立分量分析算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于面部视频的生理特征检测 | 第30-60页 |
| 3.1 数据采集 | 第30-31页 |
| 3.2 数据处理 | 第31-40页 |
| 3.2.1 基于Green通道的数据预处理 | 第33-36页 |
| 3.2.2 基于ICA算法的数据预处理 | 第36-40页 |
| 3.3 各生理特征检测 | 第40-44页 |
| 3.3.1 连续眨眼检测 | 第40-41页 |
| 3.3.2 心率参数提取 | 第41-42页 |
| 3.3.3 哈欠检测 | 第42-44页 |
| 3.4 检测结果分析 | 第44-58页 |
| 3.4.1 眨眼检测结果分析 | 第44-53页 |
| 3.4.2 心率检测结果分析 | 第53-58页 |
| 3.4.3 哈欠检测结果分析 | 第58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于面部视频的多媒体播放控制系统 | 第60-73页 |
| 4.1 系统功能模块设计 | 第60-65页 |
| 4.1.1 连续眨眼控制模块 | 第61-64页 |
| 4.1.2 心率估计 | 第64页 |
| 4.1.3 哈欠检测 | 第64-65页 |
| 4.2 系统演示 | 第65-71页 |
| 4.2.1 连续眨眼控制模块 | 第66-70页 |
| 4.2.2 心率估计模块 | 第70-71页 |
| 4.2.3 哈欠检测模块 | 第71页 |
| 4.3 眨眼控制命令检测结果及实用性分析 | 第71-72页 |
| 4.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 总结 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 附图 | 第80-82页 |
| 附表 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84页 |