| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·人眼检测技术 | 第9页 |
| ·视觉测量技术 | 第9-10页 |
| ·课题研究现状 | 第10-20页 |
| ·人脸检测的主要方法 | 第11-14页 |
| ·人眼区域检测的主要方法 | 第14-16页 |
| ·人眼精确定位的主要方法 | 第16-18页 |
| ·视觉测量的研究现状 | 第18-20页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 基于稀疏表示分类的人眼区域检测 | 第22-33页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第22-23页 |
| ·稀疏表示分类的人眼检测 | 第23-24页 |
| ·l_1范数代替l_0范数求解 | 第23-24页 |
| ·判断测试样本所属的类别 | 第24页 |
| ·人眼图像特征提取 | 第24-26页 |
| ·Gabor滤波提取人眼图像特征 | 第25-26页 |
| ·基于K-SVD字典训练 | 第26-27页 |
| ·信号重构 | 第27-29页 |
| ·基于Gabor滤波和稀疏表示的人眼区域检测实验与分析 21 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于梯度积分投影函数的人眼定位 | 第33-47页 |
| ·积分投影函数 | 第33-34页 |
| ·方差投影函数 | 第34页 |
| ·混合投影函数 | 第34-36页 |
| ·基于混合投影函数的人眼区域分割 | 第36-37页 |
| ·基于梯度积分投影函数的人眼区域检测 | 第37-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·基于梯度积分投影及最大期望算法的人眼区域检测 | 第40-42页 |
| ·基于矩形积分方差算子的人眼精确定位 | 第42-45页 |
| ·实验与分析 | 第45页 |
| ·小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于人眼定位的单目测距 | 第47-55页 |
| ·基于 2D平面靶标的摄像机标定 | 第47-52页 |
| ·靶标平面与其图像平面的关系 | 第48-49页 |
| ·求解摄像机参数矩阵 | 第49-52页 |
| ·测距原理与实验 | 第52-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与期望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第63-64页 |