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视频监控下驾驶员疲劳检测关键技术的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
     ·国外研究现状第11-12页
     ·国内研究现状第12-13页
   ·论文研究内容和结构安排第13-15页
第2章 人眼与虹膜外边缘定位第15-27页
   ·引言第15-16页
   ·基于 Haar-like 特征的 AdaBoost 人脸定位第16-20页
     ·Haar-like 矩形特征与积分图第17-18页
     ·AdaBoost 训练方法第18-20页
   ·基于多结构鲁棒估计的虹膜外边缘和人眼定位方法第20-26页
     ·多结构模型快速生成算法的基本原理第21-22页
     ·虹膜外边缘和人眼定位第22-24页
     ·实验结果第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 驾驶员人眼跟踪第27-36页
   ·引言第27-28页
   ·基于新的人眼模板更新策略的鲁棒性人眼跟踪算法第28-32页
     ·人眼结构局部稀疏外观模型第28-30页
     ·人眼模板更新第30-31页
     ·粒子滤波第31-32页
   ·实验结果与分析第32-35页
     ·定量评价第32-33页
     ·定性评价第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 驾驶员人眼状态识别及疲劳检测第36-48页
   ·引言第36页
   ·驾驶员人眼状态识别第36-41页
     ·眼睑的拟合第38-39页
     ·基于模糊模式识别的直接方法的人眼状态识别第39-41页
   ·驾驶员疲劳程度检测第41-45页
     ·PERCLOS 指标第41-43页
     ·驾驶员眨眼频率第43-44页
     ·基于 PERCLOS 与眨眼频率的驾驶员疲劳检测算法第44-45页
   ·实验结果及分析第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 结论与展望第48-50页
   ·本文工作总结第48页
   ·进一步研究工作第48-49页
   ·展望第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-56页
在学期间发表的学术论文第56页
在学期间参加的科研项目第56页

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