| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| CONTENTS | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-35页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 疲劳识别的国内外研究现状 | 第17-23页 |
| 1.2.1 疲劳识别手段的研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.2 基于计算机视觉的疲劳识别研究现状与趋势 | 第20-23页 |
| 1.3 精神疲劳识别相关的可拓理论基础 | 第23-31页 |
| 1.3.1 基元理论 | 第24-28页 |
| 1.3.2 可拓集合与关联函数 | 第28-31页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第31-35页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第31-32页 |
| 1.4.2 本文的章节安排 | 第32-35页 |
| 第二章 基于面部视觉特征的精神疲劳识别可拓模型 | 第35-52页 |
| 2.1 精神疲劳的定义 | 第35-37页 |
| 2.2 精神疲劳识别的矛盾分析 | 第37-38页 |
| 2.3 精神疲劳识别的可拓模型 | 第38-51页 |
| 2.3.1 可拓策略生成的一般方法 | 第38-39页 |
| 2.3.2 精神疲劳识别的矛盾模型及核问题 | 第39-42页 |
| 2.3.3 面部动态特征子问题求解的可拓策略 | 第42-46页 |
| 2.3.4 生活工作压力于问题求解的可拓策略 | 第46-50页 |
| 2.3.5 多特征融合进行精神疲劳识别的可拓策略 | 第50-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 精神疲劳面部动态特征提取与分析 | 第52-92页 |
| 3.1 面部器官定位与视觉特征提取 | 第52-67页 |
| 3.1.1 人脸检测与头部倾斜矫正 | 第53-57页 |
| 3.1.2 虹膜分割与轮廓拟合 | 第57-60页 |
| 3.1.3 虹膜似圆比计算 | 第60-61页 |
| 3.1.4 嘴巴内轮廓角点检测与曲线拟合 | 第61-63页 |
| 3.1.5 实验结果与分析 | 第63-67页 |
| 3.2 基于眨眼参数统计特性的精神疲劳识别 | 第67-76页 |
| 3.2.1 眨眼参数获取 | 第68-69页 |
| 3.2.2 FR模型理论基础 | 第69-72页 |
| 3.2.3 眨眼参数FR模型数字特征 | 第72-74页 |
| 3.2.4 基于眨眼参数FR数字特征的精神疲劳识别 | 第74-75页 |
| 3.2.5 实验结果与分析 | 第75-76页 |
| 3.3 双阈值法哈欠检测 | 第76-79页 |
| 3.3.1 张口度定义与计算 | 第76页 |
| 3.3.2 结合张口度与张口持续时间双阈值的哈欠检测 | 第76-77页 |
| 3.3.3 哈欠检测实验结果与分析 | 第77-79页 |
| 3.4 动态疲劳特征的时间序列模型 | 第79-90页 |
| 3.4.1 时间序列及其分类算法 | 第81-84页 |
| 3.4.2 BD-时序建模与分类 | 第84-86页 |
| 3.4.3 M-时序建模与分类 | 第86-89页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第89-90页 |
| 3.5 本章小结 | 第90-92页 |
| 第四章 精神疲劳面部慢性疲态特征提取与分析 | 第92-108页 |
| 4.1 CFS与面部慢性疲态 | 第92-94页 |
| 4.1.1 CFS产生机制与诊断方式 | 第92-93页 |
| 4.1.2 SD_CFS者面部慢性疲态分析 | 第93-94页 |
| 4.1.3 面部慢性疲态识别对精神疲劳识别的意义 | 第94页 |
| 4.2 面部慢性疲态特征提取 | 第94-100页 |
| 4.2.1 面部区域分块 | 第94-95页 |
| 4.2.2 在双颜色空间提取面色特征 | 第95页 |
| 4.2.3 基于Gabor滤波器的卧蚕和皱眉特征提取 | 第95-97页 |
| 4.2.4 基于阈值分割和曲线拟合的嘴唇中缝线特征提取 | 第97-100页 |
| 4.3 面部慢性疲态特征的处理 | 第100-102页 |
| 4.3.1 面部慢性疲态特征融合 | 第100-101页 |
| 4.3.2 基于流形保持投影的特征选择 | 第101-102页 |
| 4.4 基于n维关联函数的面部慢性疲态识别 | 第102-106页 |
| 4.4.1 n维可拓关联函数 | 第102-103页 |
| 4.4.2 基于n维关联函数的面部慢性疲态识别 | 第103-106页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第106-107页 |
| 4.5.1 实验图像采集与特征提取 | 第106页 |
| 4.5.2 面部慢性疲态识别率 | 第106-107页 |
| 4.6 本章小结 | 第107-108页 |
| 第五章 分层多方法多特征可拓融合的精神疲劳识别 | 第108-132页 |
| 5.1 引言 | 第108页 |
| 5.2 单特征层多方法可拓融合的多模态识别 | 第108-112页 |
| 5.2.1 基于眨眼特征的精神疲劳多模态识别 | 第108-110页 |
| 5.2.2 基于哈欠特征的精神疲劳多模态识别 | 第110-112页 |
| 5.3 双特征层多方法可拓融合的多模态识别 | 第112-117页 |
| 5.3.1 双特征可拓融合的精神疲劳多模态识别思路 | 第112-114页 |
| 5.3.2 双特征可拓融合层模态切换的机制 | 第114-116页 |
| 5.3.3 双特征可拓融合层矛盾裁决方法 | 第116-117页 |
| 5.4 多特征层多方法可拓融合的多模态识别 | 第117-124页 |
| 5.4.1 多特征多方法可拓融合层多模态切换的机制 | 第117-119页 |
| 5.4.2 多特征多方法可拓融合矛盾裁决方法 | 第119-124页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第124-131页 |
| 5.6 本章小结 | 第131-132页 |
| 总结 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-143页 |
| 攻读博士学位期间发表或完成的论文 | 第143-145页 |
| 致谢 | 第145页 |
