基于眼睛检测与视线估计的驾驶员疲劳检测
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·本文课题的研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外现状 | 第9-11页 |
| ·国内现状 | 第11页 |
| ·本文的研究内容与安排 | 第11-13页 |
| 2 眼睛检测与跟踪 | 第13-35页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·人脸检测 | 第13-17页 |
| ·人脸检测的背景 | 第13-14页 |
| ·本文采用算法 | 第14-17页 |
| ·图像的灰度化 | 第17-19页 |
| ·图像的灰度化方法 | 第17-18页 |
| ·本文所采用的方法 | 第18-19页 |
| ·眼睛的粗定位 | 第19-25页 |
| ·人脸图像的边缘检测 | 第19-23页 |
| ·灰度投影法 | 第23-24页 |
| ·眼睛粗定位的实现 | 第24-25页 |
| ·眼睛的精确定位 | 第25-31页 |
| ·鼻子的粗略定位 | 第25-26页 |
| ·模板匹配法原理及方法 | 第26-30页 |
| ·模板匹配法精确定位眼睛 | 第30-31页 |
| ·眼睛跟踪 | 第31-33页 |
| ·眼睛闭合状态判断 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 视线估计 | 第35-42页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·角点检测 | 第35-38页 |
| ·SUSAN算法 | 第35-37页 |
| ·Harris角点检测 | 第37-38页 |
| ·本文采用方法 | 第38-39页 |
| ·计算视线方向 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 4 疲劳检测 | 第42-56页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·疲劳的机理分析 | 第42-44页 |
| ·疲劳的一般概念 | 第42页 |
| ·驾驶疲劳的概念 | 第42-44页 |
| ·驾驶疲劳的阶段 | 第44页 |
| ·疲劳检测方法 | 第44-55页 |
| ·PERCLOS简介 | 第45-46页 |
| ·疲劳特征自定义 | 第46页 |
| ·基于规则的疲劳判断 | 第46-48页 |
| ·基于动态贝叶斯网络的疲劳检测 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 驾驶员疲劳检测系统 | 第56-60页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·系统概况 | 第56-57页 |
| ·系统实现功能 | 第57-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文总结 | 第60-61页 |
| ·今后工作展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66页 |
