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基于视觉的驾驶员疲劳检测方法研究与预警

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基于视觉的驾驶员疲劳检测方法研究与预警
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-15页
  1.1 驾驶员疲劳检测系统的研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 驾驶员疲劳检测方式分类第11-12页
    1.2.2 国外研究现状第12-13页
    1.2.3 国内研究现状第13页
  1.3 论文研究内容和结构安排第13-15页
第2章 人脸检测算法第15-40页
  2.1 图像预处理算法概述第15-20页
    2.1.1 图像滤波第15-18页
    2.1.2 光线补偿第18-20页
  2.2 人脸检测方法研究第20-22页
  2.3 基于Adaboost人脸检测算法设计第22-36页
    2.3.1 常用的分类器第22-27页
    2.3.2 改进具有旋转不变性的MB_LBP算子第27-28页
    2.3.3 特征值的快速计算第28-29页
    2.3.4 Adaboost算法研究及分类器训练第29-32页
    2.3.5 弱分类器与强分类器的构造第32-34页
    2.3.6 级联分类器的设计及训练第34-36页
  2.4 实验结果及分析第36-38页
  2.5 本章小结第38-40页
第3章 人脸特征点检测算法第40-52页
  3.1 经典的人脸特征点检测方法第40-46页
    3.1.1 主动形状模型第40-43页
    3.1.2 主动外观模型第43-45页
    3.1.3 约束局部模型第45-46页
  3.2 基于级联回归的特征点检测方法第46-50页
    3.2.1 显示形状回归第47-48页
    3.2.2 局部二值特征第48-50页
  3.3 本章小结第50-52页
第4章 驾驶员面部特征点检测第52-62页
  4.1 随机森林算法的研究第52-57页
    4.1.1 决策树第52-54页
    4.1.2 Bagging算法第54页
    4.1.3 随机森林算法第54-57页
  4.2 基于随机森林级联回归的人脸特征点检测第57-59页
    4.2.1 区域形状回归第57页
    4.2.2 训练过程第57-58页
    4.2.3 检测过程第58-59页
  4.3 实验结果及分析第59-61页
  4.4 本章小结第61-62页
第5章 驾驶员疲劳状态分析及实验第62-77页
  5.1 疲劳判断准则及状态分析第62-71页
    5.1.1 眼部和嘴部疲劳判断准则第62-65页
    5.1.2 基于椭圆拟合的眼部和嘴部区域提取第65-68页
    5.1.3 眼睛状态分析第68-69页
    5.1.4 嘴部状态分析第69-71页
  5.2 驾驶员疲劳检测系统概述第71-74页
    5.2.1 整体结构设计第71-72页
    5.2.2 硬件系统设计第72页
    5.2.3 软件系统设计第72-74页
  5.3 实验结果及分析第74-76页
  5.4 本章小结第76-77页
第6章 总结与展望第77-79页
  6.1 全文内容总结第77页
  6.2 后续工作展望第77-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第83页

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