基于视觉的疲劳驾驶特征提取
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·疲劳驾驶检测方法概述 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10页 |
| ·本文内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像处理基础 | 第12-19页 |
| ·图像形态学操作 | 第12-13页 |
| ·滤波处理 | 第13-14页 |
| ·图像分割及边缘检测 | 第14-17页 |
| ·图像阈值分割 | 第14-15页 |
| ·Canny边缘检测 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第三章 人脸检测及跟踪算法 | 第19-28页 |
| ·人脸检测算法概述 | 第19-20页 |
| ·Haar-like人脸检测算法 | 第20-25页 |
| ·Haar-like特征及其计算 | 第21-23页 |
| ·Adaboost级联分类器 | 第23-25页 |
| ·Kalman跟踪算法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 疲劳特征提取算法 | 第28-36页 |
| ·睁闭眼判断 | 第28-33页 |
| ·哈欠检测 | 第33-34页 |
| ·点头检测 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 算法验证及系统设计 | 第36-51页 |
| ·OpenCV介绍 | 第36-37页 |
| ·图像获取 | 第37-38页 |
| ·系统软件总体设计 | 第38-40页 |
| ·利用Kalman滤波器跟踪人脸 | 第40-45页 |
| ·睁闭眼状态判断算法验证 | 第45-47页 |
| ·哈欠检测算法验证 | 第47-48页 |
| ·点头检测算法验证 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-54页 |
| 在学期间的研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
