基于面部表情特征的驾驶员疲劳状态识别方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 主要符号对照表 | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·基于面部表情特征的疲劳状态检测方法研究现状 | 第10-14页 |
| ·基于眼部特征的驾驶人疲劳状态检测方法 | 第11-12页 |
| ·基于嘴和头部特征的驾驶人疲劳状态检测方法 | 第12页 |
| ·基于面部表情特征的驾驶人疲劳状态检测方法 | 第12-14页 |
| ·已有研究问题总结 | 第14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 面部疲劳表情特性分析 | 第16-27页 |
| ·面部疲劳表情分析 | 第16-21页 |
| ·疲劳表情的产生机理 | 第16-18页 |
| ·疲劳表情的 FACS 分析 | 第18-20页 |
| ·疲劳表情特征定性分析 | 第20-21页 |
| ·疲劳状态评价标准 | 第21-22页 |
| ·实际道路疲劳驾驶实验 | 第22-24页 |
| ·疲劳状态的迁移特性 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 静态表情特征的疲劳表达力研究 | 第27-42页 |
| ·面部静态图像和动态视频的评分实验 | 第27-30页 |
| ·评分样本的制备 | 第27-29页 |
| ·评分实验流程设计 | 第29-30页 |
| ·评分结果分析及对比 | 第30-40页 |
| ·评分实验信度分析 | 第30-33页 |
| ·评价结果正确率分析 | 第33-37页 |
| ·两类评分的相关性分析 | 第37-38页 |
| ·评分者间差异分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 疲劳表情特征的数学量化与分析 | 第42-58页 |
| ·量化原理介绍 | 第42-45页 |
| ·面部特征点的选择 | 第42-44页 |
| ·面部特征的数学描述 | 第44-45页 |
| ·面部特征点的数据获取 | 第45-48页 |
| ·数据获取方法设计 | 第45-47页 |
| ·面部疲劳特征指标集 | 第47-48页 |
| ·有效性分析及指标集筛选 | 第48-57页 |
| ·特征的方差分析 | 第49-51页 |
| ·特征的多重比较检验 | 第51-52页 |
| ·特征分布及物理含义分析 | 第52-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于面部表情特征的疲劳状态判别 | 第58-70页 |
| ·单级疲劳表情分类器设计 | 第58-61页 |
| ·Fisher 线性分类器 | 第58-60页 |
| ·Fisher 分类器的效果验证 | 第60-61页 |
| ·单级分类指标的优化选取 | 第61-64页 |
| ·逐步判别法指标筛选 | 第62-63页 |
| ·指标筛选的效果验证 | 第63-64页 |
| ·多级树状结构分类器设计 | 第64-68页 |
| ·多级树状分类器 | 第64-67页 |
| ·疲劳检测算法效果验证 | 第67-68页 |
| ·面部表情的疲劳判别结果分析 | 第68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第76页 |
