汽车安全驾驶中的人眼视线估计
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·基于面部特征的视线检测与ITS | 第7-13页 |
| ·ITS的提出和发展趋势 | 第7-8页 |
| ·ITS中的主动安全技术 | 第8-9页 |
| ·汽车安全驾驶智能平台的划分 | 第9-12页 |
| ·驾驶员视线及困倦状态检测 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| 2 视线方向监控系统综述 | 第15-32页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·面部特征检测方法类比 | 第16-17页 |
| ·眼睛窗口定位 | 第17-23页 |
| ·基于投影的眼睛定位 | 第18-21页 |
| ·基于形态学的眼睛定位 | 第21-23页 |
| ·眼角定位 | 第23-25页 |
| ·Harris角点检测 | 第23-24页 |
| ·其它角点检测方法 | 第24-25页 |
| ·虹膜检测 | 第25-28页 |
| ·基于投影的虹膜检测 | 第25页 |
| ·基于Hough变换的虹膜检测 | 第25-28页 |
| ·视线定位方法 | 第28-29页 |
| ·特征跟踪方法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 低分辨率图像的实时特征检测 | 第32-43页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·基于梯度信息的Hough变换检测圆 | 第33-38页 |
| ·经典Hough变换检测圆的缺点 | 第33页 |
| ·圆周边缘的梯度朝向 | 第33-34页 |
| ·梯度的标准方向 | 第34-37页 |
| ·Canny边缘检测 | 第37-38页 |
| ·基于亚像素特征点检测 | 第38-42页 |
| ·亚像素的概念 | 第38-39页 |
| ·亚像素边缘检测 | 第39-41页 |
| ·基于亚像素边缘检测的Hough变换 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 4 视线方向估计与困倦检测 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·人眼视线建模 | 第43-48页 |
| ·人眼模型 | 第43-44页 |
| ·视线模型 | 第44-45页 |
| ·角点与虹膜检测 | 第45-47页 |
| ·视线检测流程 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-52页 |
| ·视线估计精确性分析 | 第48-50页 |
| ·视线估计的实时性与正确率分析 | 第50-52页 |
| ·困倦状态分析 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 系统运行及工程实践 | 第53-56页 |
| ·系统设备及流程 | 第53-54页 |
| ·系统实现功能 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文总结 | 第56页 |
| ·今后工作展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 硕士期间撰写的论文 | 第62页 |
