| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 人脸识别方面的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 疲劳检测相关研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 手机面部识别相关技术发展 | 第16-17页 |
| 1.3 本论文主要工作 | 第17页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第19-30页 |
| 2.1 人脸识别相关技术 | 第19-21页 |
| 2.2 AVFoundation框架 | 第21页 |
| 2.3 OpenCV的概念 | 第21-22页 |
| 2.4 Gabor相关概念 | 第22-25页 |
| 2.4.1 Gabor变换的提出 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Gabor变换的应用领域 | 第23页 |
| 2.4.3 二维Gabor小波变换 | 第23-25页 |
| 2.5 AdaBoost方法介绍 | 第25-28页 |
| 2.5.1 Boosting方法 | 第25-27页 |
| 2.5.2 Haar特征/矩形特征 | 第27-28页 |
| 2.5.3 积分图像的概念 | 第28页 |
| 2.6 PERCLOS的疲劳检测法相关概念 | 第28-29页 |
| 2.7 本章总结 | 第29-30页 |
| 第三章 需求分析 | 第30-37页 |
| 3.1 系统用户需求分析 | 第30页 |
| 3.2 系统功能需求分析 | 第30-35页 |
| 3.2.1 摄像头采集图片功能需求分析 | 第30-31页 |
| 3.2.2 使用Gabor和AdaBoost算法定位人脸的功能需求分析 | 第31-33页 |
| 3.2.3 PERCLOS判别疲劳状态的功能需求分析 | 第33-34页 |
| 3.2.4 对用户进行控制的功能需求分析 | 第34-35页 |
| 3.3 系统性能需求分析 | 第35-36页 |
| 3.3.1 数据精度 | 第35页 |
| 3.3.2 处理时间 | 第35-36页 |
| 3.3.3 可扩展性 | 第36页 |
| 3.4 系统开发环境需求分析 | 第36页 |
| 3.5 本章总结 | 第36-37页 |
| 第四章 系统设计 | 第37-43页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第37-38页 |
| 4.2 系统功能模块设计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 摄像头采集图片相关设计 | 第38-39页 |
| 4.2.2 使用Gabor和AdaBoost算法定位人脸相关设计 | 第39-40页 |
| 4.2.3 PERCLOS判别疲劳状态相关设计 | 第40-42页 |
| 4.2.4 界面提醒相关设计 | 第42页 |
| 4.3 本章总结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统实现 | 第43-68页 |
| 5.1 几种不同开发工具采集图像的实现 | 第43-48页 |
| 5.1.1 MATLAB采集图像 | 第43-44页 |
| 5.1.2 OpenCV采集图像 | 第44页 |
| 5.1.3 Android采集图像 | 第44-45页 |
| 5.1.4 使用AVCaptureSession采集图像详细设计实现 | 第45-48页 |
| 5.2Gabor小波程序实现 | 第48-55页 |
| 5.2.1 图像灰度转换实现 | 第48页 |
| 5.2.2 Gabor滤波的C++实现 | 第48-49页 |
| 5.2.3 AdaBoost相关函数的实现 | 第49-53页 |
| 5.2.4 HAAR特征检测的实现 | 第53-55页 |
| 5.3 人眼闭合检测程序实现 | 第55-62页 |
| 5.3.1 图片的二值化转换 | 第55-56页 |
| 5.3.2 利用Haar特征得出人眼位置的设计 | 第56页 |
| 5.3.3 获取瞳孔周边关键区域的设计 | 第56-57页 |
| 5.3.4 瞳孔最小外接矩形实现 | 第57-61页 |
| 5.3.5 PERCLOS的判别闭合度实现 | 第61-62页 |
| 5.4 系统集成的实现 | 第62-64页 |
| 5.4.1 相关数据及代码集成 | 第63页 |
| 5.4.2 相关类库集成 | 第63页 |
| 5.4.3 提醒相关实现 | 第63-64页 |
| 5.5 成果展示 | 第64-67页 |
| 5.5.1 图像的灰度转换结果 | 第64页 |
| 5.5.2 Gabor滤波图像展示 | 第64-65页 |
| 5.5.3 Haar特征样本 | 第65页 |
| 5.5.4 二值化图像展示 | 第65-66页 |
| 5.5.5 闭合度检测结果 | 第66页 |
| 5.5.6 界面提醒 | 第66-67页 |
| 5.7 本章总结 | 第67-68页 |
| 第六章 系统测试 | 第68-78页 |
| 6.1 功能测试 | 第68-74页 |
| 6.1.1 摄像头采集图片功能测试 | 第68-69页 |
| 6.1.2 使用Gabor和AdaBoost算法定位人脸的功能测试 | 第69-72页 |
| 6.1.3 PERCLOS判别疲劳状态的功能测试 | 第72-73页 |
| 6.1.4 用户界面功能测试 | 第73-74页 |
| 6.2 性能测试 | 第74-76页 |
| 6.2.1 时间性能测试 | 第74-75页 |
| 6.2.2 CPU运行测试 | 第75-76页 |
| 6.2.3 内存运行测试 | 第76页 |
| 6.3 系统界限测试 | 第76-77页 |
| 6.3.1 人脸识别界限 | 第76-77页 |
| 6.3.2 采样频率界限 | 第77页 |
| 6.4 运行环境测试 | 第77页 |
| 6.5 本章总结 | 第77-78页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 7.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 7.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |
