基于机器视觉与学习的驾驶员疲劳检测研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究状况 | 第12-14页 |
| ·国内研究状况 | 第14-15页 |
| ·基于机器视觉的驾驶疲劳检测 | 第15-16页 |
| ·课题研究的难点 | 第16-17页 |
| ·主要研究工作和章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 人脸定位 | 第19-33页 |
| ·引言 | 第19-20页 |
| ·人脸检测与定位 | 第20-30页 |
| ·人脸检测方法 | 第20-21页 |
| ·改进的基于肤色建模的人脸定位 | 第21-26页 |
| ·基于 Haar-like 特征的人脸检测方法 | 第26-30页 |
| ·实验结果与分析 | 第30-32页 |
| ·人脸检测算法的评测标准 | 第30-31页 |
| ·实验分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 眼部定位与跟踪以及眼部特征计算 | 第33-41页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·眼部定位与跟踪 | 第33-37页 |
| ·基于眼部强化图的人眼定位 | 第33-36页 |
| ·基于位置偏移的眼部跟踪 | 第36-37页 |
| ·眼部状态识别与眼部特征计算 | 第37-40页 |
| ·眼部状态识别 | 第37-38页 |
| ·眼部特征计算 | 第38-40页 |
| ·本章总结 | 第40-41页 |
| 第四章 嘴部定位与跟踪以及嘴部特征计算 | 第41-51页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·嘴部定位与跟踪 | 第41-43页 |
| ·基于强化图的嘴部定位 | 第41-42页 |
| ·基于位置偏移的嘴部跟踪 | 第42-43页 |
| ·嘴部状态识别与嘴部特征计算 | 第43-50页 |
| ·基于嘴部状态分类的内唇开度估计算法 | 第43-48页 |
| ·嘴部特征计算 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于逻辑回归模型的驾驶员疲劳驾驶识别 | 第51-61页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·基于逻辑回归模型的驾驶员疲劳驾驶识别 | 第52-57页 |
| ·线性回归模型 | 第52-55页 |
| ·逻辑回归模型 | 第55-57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-65页 |
| ·本文工作总结 | 第61-62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |
