首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于人眼状态的驾驶疲劳检测系统研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·驾驶疲劳检测的研究现状第10-16页
     ·国外研究现状第10-15页
     ·国内研究现状第15-16页
   ·本文主要研究内容第16-17页
   ·论文各章内容安排第17-18页
第二章 驾驶员人眼区域的定位第18-33页
   ·引言第18页
   ·基于 Adaboost 人脸检测第18-22页
     ·Harr 特征与积分图第19-21页
     ·Adaboost 训练算法第21-22页
   ·人眼定位第22-25页
     ·眼睛约束区域的建立第23-24页
     ·改进的眼睛区域投影第24-25页
   ·基于椭圆拟合的眼睛轮廓提取第25-29页
     ·眼睛形态学滤波第25-27页
     ·眼睛轮廓的提取第27-29页
   ·基于霍夫变换的虹膜精确定位第29-32页
   ·本章小结第32-33页
第三章 驾驶员人眼跟踪第33-42页
   ·引言第33页
   ·基于 Mean-Shift 算法人眼跟踪第33-38页
     ·Mean-Shift 向量第34-35页
     ·一般的 Mean-Shift 算法第35-36页
     ·面向目标跟踪的 Mean-Shift 算法第36-38页
   ·改进 Mean-Shift 算法人眼跟踪第38-39页
   ·虹膜的跟踪第39-40页
   ·实验结果及分析第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 驾驶员眼睛状态识别第42-52页
   ·引言第42页
   ·驾驶员眼睛的开闭判断第42-44页
   ·驾驶员眨眼频率分析第44-45页
   ·驾驶员注视方向估计第45-51页
   ·本章小结第51-52页
第五章 驾驶员疲劳检测第52-61页
   ·引言第52-53页
   ·基于 PERCLOS 疲劳检测算法第53-56页
     ·PERCLOS 标准第53-54页
     ·PERCLOS 的测量原理第54页
     ·PERCLOS 疲劳检测算法第54-56页
   ·基于眨眼频率和 PERCLOS 的疲劳程度判断方法第56-57页
   ·基于注视方向和 PERCLOS 的疲劳驾驶检测方法第57-60页
   ·总结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
   ·本文的主要工作及创新点第61-62页
   ·不足与展望第62-63页
参考文献第63-68页
致谢第68-69页
攻读学位期间的研究成果第69页

论文共69页,点击 下载论文
上一篇:两自由度内模控制和解耦内模控制
下一篇:带状无线传感器网络若干关键技术研究