| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 人脸检测与特征提取 | 第13-29页 |
| 2.1 人脸检测 | 第13-22页 |
| 2.1.1 人脸检测方法综述 | 第13页 |
| 2.1.2 AdaBoost人脸检测算法 | 第13-19页 |
| 2.1.3 图像预处理 | 第19-20页 |
| 2.1.4 基于AdaBoost的快速人脸检测算法 | 第20-22页 |
| 2.2 眼部与嘴部的特征提取 | 第22-26页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第22-25页 |
| 2.2.2 特征定位与提取 | 第25-26页 |
| 2.3 眼睛闭合程度判断 | 第26-27页 |
| 2.4 眨眼频率 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于单目视觉的头部姿态估计 | 第29-39页 |
| 3.1 头部姿态描述 | 第29页 |
| 3.2 单目视觉投影模型 | 第29-33页 |
| 3.3 头部姿态估计 | 第33-38页 |
| 3.3.1 脸部特征点变换 | 第33-35页 |
| 3.3.2 姿态估计参数求解 | 第35-37页 |
| 3.3.3 脸部平面的旋转角求解 | 第37-38页 |
| 3.4 建立正面人脸平面模型 | 第38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 疲劳状态检测与判断 | 第39-47页 |
| 4.1 疲劳判断方法概述 | 第39-41页 |
| 4.1.1 传统的疲劳驾驶检测方法 | 第39-40页 |
| 4.1.2 基于单目视觉的疲劳驾驶检测方法 | 第40-41页 |
| 4.2 基于头部姿态的疲劳判断 | 第41-42页 |
| 4.2.1 点头频率 | 第41-42页 |
| 4.2.2 驾驶员的分神检测 | 第42页 |
| 4.3 基于眼部特征的疲劳判断 | 第42-44页 |
| 4.4 基于头部姿态和眼部状态的疲劳检测方法 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 模拟实验及结果分析 | 第47-55页 |
| 5.1 仿真系统设计 | 第47-48页 |
| 5.1.1 疲劳检测系统设计 | 第47-48页 |
| 5.1.2 软件系统设计 | 第48页 |
| 5.2 人脸检测的精度与速度测试 | 第48-50页 |
| 5.3 眼睛与嘴部特征提取实验 | 第50-52页 |
| 5.4 头部姿态的测试与结果分析 | 第52-53页 |
| 5.5 疲劳检测实验结果分析 | 第53-54页 |
| 5.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 结论 | 第55-56页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 作者简介及科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |