基于深度信念网络的疲劳驾驶检测方法研究

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基于深度信念网络的疲劳驾驶检测方法研究

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基于深度信念网络的疲劳驾驶检测方法研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-7页
1 绪论	第7-15页
1.1 研究背景和意义	第7-8页
1.2 国内外研究现状	第8-12页
1.2.1 基于主观评定的检测方法	第9页
1.2.2 基于生理特征的检测方法	第9-10页
1.2.3 基于面部特征的检测方法	第10-11页
1.2.4 基于驾驶行为的检测方法	第11-12页
1.2.5 基于信息融合的检测方法	第12页
1.3 本文的研究内容	第12-13页
1.4 本文的组织结构	第13-15页
2 相关技术分析	第15-20页
2.1 Sigmoid函数	第15页
2.2 正则分布	第15-16页
2.3 MCMC方法	第16-18页
2.4 采样方法	第18-19页
2.5 本章小结	第19-20页
3 面向驾驶视频的疲劳驾驶特征抽取	第20-28页
3.1 人脸特征点初始化	第20-24页
3.1.1 积分图像	第21-23页
3.1.2 Adaboost学习算法	第23-24页
3.2 面部特征点的跟踪	第24-26页
3.3 特征提取的相关细节	第26-27页
3.4 本章小结	第27-28页
4 基于深度信念网络的疲劳驾驶算法	第28-38页
4.1 算法概述	第28-29页
4.2 基于DBN的疲劳检测算法	第29-36页
4.2.1 RBM的网络结构	第30-31页
4.2.2 RBM的训练算法	第31-36页
4.3 本章小结	第36-38页
5 实验与结果分析	第38-46页
5.1 数据集	第38-40页
5.2 网络构架与验证策略	第40页
5.3 不同参数对实验的影响	第40-42页
5.3.1 面部子区域	第40-41页
5.3.2 隐藏层数和隐藏单元数	第41-42页
5.3.3 时间分辨率	第42页
5.4 实验比较	第42-45页
5.4.1 单一信息与融合信息的比较	第42-43页
5.4.2 基于视频的方法与基于图像的方法比较	第43-44页
5.4.3 与其他分类器的比较	第44-45页
5.5 本章小结	第45-46页
6 总结与展望	第46-48页
6.1 工作总结	第46页
6.2 未来展望	第46-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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