基于面部特征的驾驶员疲劳算法应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究的内容 | 第13-15页 |
| 第二章 驾驶员脸部检测 | 第15-24页 |
| 2.1 颜色空间 | 第15-16页 |
| 2.2 肤色模型 | 第16-18页 |
| 2.3 人脸区域建立 | 第18-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 驾驶员眼睛和嘴部特征提取 | 第24-32页 |
| 3.1 眼睛区域特征提取 | 第24-28页 |
| 3.1.1 水平位置定位 | 第24-25页 |
| 3.1.2 垂直位置定位 | 第25-28页 |
| 3.2 嘴部区域特征提取 | 第28-31页 |
| 3.2.1 K-均值聚类分割法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 Fisher线性分类器方法 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 驾驶员疲劳检测 | 第32-39页 |
| 4.1 基于PERCLOS的疲劳检测算法 | 第32-35页 |
| 4.1.1 常见疲劳检测方法 | 第32页 |
| 4.1.2 PERCLOS疲劳检测原理 | 第32-34页 |
| 4.1.3 疲劳检测分析 | 第34-35页 |
| 4.2 基于嘴部的面部特征疲劳检测算法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 打哈欠检测 | 第35-36页 |
| 4.2.2 打哈欠检测原理 | 第36-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 全文总结 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 作者简介 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
