基于特征角点跟踪的驾驶员疲劳检测方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·疲劳检测关健技术 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容及论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于肤色的驾驶员人脸检测定位 | 第13-22页 |
| ·人脸检测定位的基本方法概述 | 第13-15页 |
| ·基于肤色的人脸检测定位 | 第15-20页 |
| ·肤色模型建立与光照补偿 | 第15-17页 |
| ·肤色块检测及精确定位 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于改进的Harris算子检测特征角点 | 第22-33页 |
| ·眼睛特征检测方法概述 | 第22-23页 |
| ·相关特征角点检测算法 | 第23-24页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第24-26页 |
| ·改进的Harris算子检测特征角点 | 第26-32页 |
| ·区域图像边缘检测 | 第27-29页 |
| ·Harris角点提取算法的改进 | 第29-31页 |
| ·改进的Harris算法检测角点 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于特征角点的粒子滤波跟踪 | 第33-44页 |
| ·运动目标跟踪方法 | 第33-35页 |
| ·粒子滤波方法 | 第35-38页 |
| ·基于特征角点的粒子滤波跟踪 | 第38-43页 |
| ·粒子滤波跟踪角点算法 | 第38-42页 |
| ·跟踪结果及分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于PERCLOS的疲劳状态分析 | 第44-49页 |
| ·疲劳状态分析方法概述 | 第44-45页 |
| ·基于PERCLOS的疲劳状态分析 | 第45-48页 |
| ·PERCLOS原理 | 第45-47页 |
| ·眼睛疲劳状态分析及结果 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 工作总结与研究展望 | 第49-51页 |
| ·工作总结 | 第49-50页 |
| ·研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第57页 |
