| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究的背景和项目的支持 | 第12页 |
| 1.2 研究的意义 | 第12-15页 |
| 1.3 国内外研究状况 | 第15-19页 |
| 1.3.1 基于灰度信息的方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于先验规则的方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 基于几何形状的方法 | 第17-18页 |
| 1.3.4 基于统计的方法 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的结构介绍 | 第19-21页 |
| 第二章 基于人脸器官检测的人脸框矫正 | 第21-37页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 基于 haar-like 特征的人脸检测算法 | 第21-27页 |
| 2.2.1. 特征提取 | 第21-22页 |
| 2.2.2. 积分图 | 第22-24页 |
| 2.2.3. 训练分类器 | 第24-27页 |
| 2.3 眼睛定位 | 第27-30页 |
| 2.3.1 类间分离度 | 第28页 |
| 2.3.2 眼睛检测 | 第28-30页 |
| 2.4 嘴巴位置的定位 | 第30-34页 |
| 2.4.1 聚类的方法定位嘴巴 | 第31-34页 |
| 2.5 人脸框矫正 | 第34-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 人脸特征定定位 | 第37-50页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 样本训练 | 第38-41页 |
| 3.2.1 特征点的标定 | 第38-39页 |
| 3.2.2 训练样本的对齐 | 第39-40页 |
| 3.2.3 主元成分分析方法(PCA) | 第40-41页 |
| 3.3 基于主动形状模型的特征点定位 | 第41-44页 |
| 3.3.1 形状模型的建立 | 第42页 |
| 3.3.2 构建特征点局部特征 | 第42-43页 |
| 3.3.3 ASM 搜索 | 第43-44页 |
| 3.3.4 ASM 定位结果 | 第44页 |
| 3.4 基于主动表观模型的特征点定位 | 第44-48页 |
| 3.4.1 统计形状模型的建立 | 第45页 |
| 3.4.2 统计纹理模型的建立 | 第45-46页 |
| 3.4.3 统计表观模型 | 第46-47页 |
| 3.4.4 表观的重构 | 第47页 |
| 3.4.5 主动表观模型搜索算法 | 第47-48页 |
| 3.5 ASM 和 AAM 算法比较 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于模板匹配搜索的特征点定位 | 第50-58页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 样本训练 | 第50-52页 |
| 4.3 模板匹配算法 | 第52-55页 |
| 4.3.1 k 近邻特征模板模型 | 第52-53页 |
| 4.3.2 模板搜索 | 第53-54页 |
| 4.3.3 模板匹配搜索算法 | 第54-55页 |
| 4.4. 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.4.1 TMS 与 ASM,AAM 的比较 | 第55-57页 |
| 4.4.2 运行速度 | 第57页 |
| 4.5. 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 疲劳检测 | 第58-68页 |
| 5.1 引言 | 第58-59页 |
| 5.2 疲劳分析 | 第59页 |
| 5.3 眼睛及嘴巴面积的计算 | 第59-62页 |
| 5.3.1 颜色空间转换 | 第59-60页 |
| 5.3.2 人眼检测 | 第60-62页 |
| 5.3.3 嘴巴检测 | 第62页 |
| 5.4 疲劳检测策略 | 第62-65页 |
| 5.4.1 基于眼睛的检测策略 | 第63-64页 |
| 5.4.2 基于嘴巴的检测策略 | 第64-65页 |
| 5.5 实验结果 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第76-78页 |