基于人脸识别驾驶员疲劳检测系统设计与开发
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 开车人过累监控及预告水平目前状况 | 第8-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第9页 |
| 1.2.3 已有的驾驶员疲劳检测系统 | 第9页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第9-10页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第10-11页 |
| 2 系统需求分析 | 第11-13页 |
| 2.1 功能性需求 | 第11-12页 |
| 2.2 非功能性需求 | 第12页 |
| 2.3 可行性分析 | 第12页 |
| 2.4 本章小结 | 第12-13页 |
| 3 实时人脸检测 | 第13-31页 |
| 3.1 单个图像中检测 | 第14-17页 |
| 3.2 基于肤色信息的人脸检测算法 | 第17-20页 |
| 3.3 色彩空间的定义与转换 | 第20-25页 |
| 3.4 肤色模型的建立 | 第25-27页 |
| 3.5 肤色相似度模型和二值化 | 第27-28页 |
| 3.6 快速投影法人脸检测 | 第28-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于PCA的疲劳状态识别 | 第31-41页 |
| 4.1 分块PCA的图像主分量提取 | 第33页 |
| 4.2 眨眼状态识别 | 第33-37页 |
| 4.2.1 眨眼 | 第33-35页 |
| 4.2.2 眨眼周期与疲劳度的关联 | 第35页 |
| 4.2.3 眨眼检测结果 | 第35-37页 |
| 4.3 嘴部的状态识别 | 第37-40页 |
| 4.3.1 嘴部动作分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 打哈欠持续时间 | 第38-39页 |
| 4.3.3 哈欠检测实例 | 第39-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 系统实现 | 第41-52页 |
| 5.1 驾驶员疲劳识别系统框架 | 第41-43页 |
| 5.2 PCA算法的实现 | 第43-47页 |
| 5.3 疲劳检测的测试 | 第47-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
