| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTARCT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题选题目的及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 疲劳驾驶预警研究的发展和国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 机器视觉的疲劳检测方法简述 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构和内容 | 第16-18页 |
| 第二章 数字图像处理技术 | 第18-27页 |
| 2.1 概述 | 第18-19页 |
| 2.2 图像预处理 | 第19-26页 |
| 2.2.1 图像灰度化 | 第19页 |
| 2.2.2 直方图均衡化 | 第19-20页 |
| 2.2.3 图像去噪 | 第20-21页 |
| 2.2.4 图像边缘检测 | 第21-26页 |
| 2.2.5 图像二值化 | 第26页 |
| 2.3 本章总结 | 第26-27页 |
| 第三章 人脸检测定位 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 人脸检测技术方法概述 | 第28-29页 |
| 3.2.1 基于统计的人脸检测方法 | 第28页 |
| 3.2.2 基于人脸特征的方法 | 第28-29页 |
| 3.3 基于肤色模型与灰度投影的人脸检测 | 第29-38页 |
| 3.3.1 常用颜色空间概述 | 第30-32页 |
| 3.3.2 肤色模型颜色空间的选取与类肤色区域分割 | 第32-36页 |
| 3.3.3 人脸类肤色区域二值化及人脸定位 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 人眼检测定位 | 第39-50页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 人眼定位方法概述 | 第39-41页 |
| 4.3 人眼定位 | 第41-47页 |
| 4.3.1 人眼粗定位 | 第42-43页 |
| 4.3.2 人眼精确定位 | 第43-47页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 疲劳状态判定 | 第50-56页 |
| 5.1 引言 | 第50-51页 |
| 5.2 PERCLOS算法 | 第51-52页 |
| 5.3 基于PERCLOS与眨眼频率相结合的疲劳状态分析 | 第52-54页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读学位期间发表的的学术论文目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |