| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| ·疲劳检测技术分类 | 第11-13页 |
| ·基于驾驶员生理参数的疲劳检测 | 第11-12页 |
| ·基于车辆行为参数的疲劳检测 | 第12页 |
| ·基于驾驶员物理行为参数的疲劳检测 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·国外研究状况 | 第13-14页 |
| ·国内研究状况 | 第14页 |
| ·论文主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 驾驶员疲劳检测相关技术 | 第16-28页 |
| ·图像处理理论基础 | 第16-23页 |
| ·灰度化 | 第16页 |
| ·直方图均衡化 | 第16-18页 |
| ·图像二值化 | 第18页 |
| ·图像平滑 | 第18-19页 |
| ·边缘检测 | 第19-21页 |
| ·数学形态学 | 第21-23页 |
| ·人脸检测与人眼定位相关技术 | 第23-24页 |
| ·人脸与人眼检测方法 | 第23-24页 |
| ·检测算法分析 | 第24页 |
| ·人眼跟踪相关技术 | 第24-26页 |
| ·人眼跟踪方法 | 第24-26页 |
| ·跟踪算法分析 | 第26页 |
| ·疲劳检测相关指标 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于ADABOOST算法的人眼定位 | 第28-36页 |
| ·Adaboost级联分类器 | 第28-33页 |
| ·Adaboost分类器的训练 | 第28-30页 |
| ·级联分类结构 | 第30-33页 |
| ·应用Adaboost级联分类器实现驾驶员脸部和眼睛定位 | 第33-35页 |
| ·图像预处理 | 第33-34页 |
| ·驾驶员脸部定位 | 第34-35页 |
| ·驾驶员眼部定位 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于模板匹配技术的人眼跟踪 | 第36-56页 |
| ·驾驶员眼睛跟踪流程 | 第36-37页 |
| ·人眼区域的预测 | 第37-42页 |
| ·预测中心点坐标 | 第38-41页 |
| ·修正人眼区域范围 | 第41-42页 |
| ·模板匹配 | 第42-46页 |
| ·模板匹配搜索策略 | 第43页 |
| ·匹配准则 | 第43页 |
| ·模板匹配算法 | 第43-45页 |
| ·模板更新 | 第45-46页 |
| ·人眼轮廓提取 | 第46-54页 |
| ·区域放大 | 第47-49页 |
| ·边缘检测 | 第49-51页 |
| ·轮廓提取并标记 | 第51-52页 |
| ·人眼轮廓判断 | 第52-53页 |
| ·人眼区域更新 | 第53-54页 |
| ·重定位判断 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 疲劳评测 | 第56-64页 |
| ·人眼特征提取 | 第56-58页 |
| ·PERCLOS参数提取 | 第58-59页 |
| ·Eye Blink Frequency参数提取 | 第59-60页 |
| ·疲劳评测分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 算法实现与仿真结果分析 | 第64-74页 |
| ·实验环境介绍 | 第64页 |
| ·系统功能模块设计 | 第64-66页 |
| ·测试结果与分析 | 第66-72页 |
| ·不同预测算法下测试与分析 | 第67-68页 |
| ·不同光线下的测试与分析 | 第68-69页 |
| ·不同运动速度下的测试与分析 | 第69-70页 |
| ·不同转角下的测试与分析 | 第70-71页 |
| ·刘海干扰下的测试与分析 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第7章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·本文工作总结 | 第74页 |
| ·下一步工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80页 |