基于Adaboost和主动性状模型相结合的驾驶员疲劳检测算法研究

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基于Adaboost和主动性状模型相结合的驾驶员疲劳检测算法研究

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基于Adaboost和主动性状模型相结合的驾驶员疲劳检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
· 课题研究的目的和意义	第10-11页
· 疲劳驾驶检测的国内外研究现状及发展趋势	第11-14页
· 国外研究现状	第11-12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 未来发展趋势	第13-14页
· 本文主要研究内容及章节安排	第14-16页
· 主要研究内容	第14-15页
· 全文章节安排	第15-16页
第二章基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法综述	第16-22页
· 疲劳驾驶检测系统原理	第16页
· 驾驶员人脸检测常用方法概述	第16-18页
· 驾驶员人眼定位方法概述	第18-20页
· 模板匹配法	第18-19页
· 基于灰度积分的人眼投影	第19页
· 利用瞳孔特征检测疲劳	第19-20页
· 基于红眼效应的疲劳检测	第20页
· 疲劳驾驶检测软件开发工具简介	第20-21页
· OpenCV简介	第20-21页
· OpenCV中的Haar分类器	第21页
· 本章小结	第21-22页
第三章基于Adaboost和主动性状模型相结合的疲劳驾驶检测软件系统研制	第22-40页
· Adaboost和ASM算法的基本原理	第22-28页
· Adaboost算法基本原理	第22-24页
· ASM算法基本原理	第24-28页
· Adaboost和ASM算法相结合的基本原理	第28-29页
· Adaboost和ASM相结合的疲劳检测软件系统设计与实现	第29-33页
· 软件运行实验结果及分析	第33-38页
· 本章小结	第38-40页
第四章适应驾驶员姿态及环境光照等因素影响的疲劳驾驶稳健检测算法研究	第40-58页
· 适应驾驶员偏头情形的稳健检测算法	第40-43页
· 适应偏头的稳健算法实现原理	第40-41页
· 适应偏头检测算法的编程实现	第41-43页
· 考虑环境光照因素影响的疲劳驾驶稳健检测算法	第43-52页
· 对Adaboost算法训练文件的修正	第44-45页
· 对ASM算法训练文件的修正	第45-48页
· 引入直方图均衡化	第48-52页
· 实验结果及分析	第52-57页
· 适应偏头的稳健算法实验结果及分析	第52-55页
· 考虑环境光照因素影响的实验结果及分析	第55-57页
· 本章小结	第57-58页
第五章疲劳驾驶状态综合判定	第58-78页
· Perclos疲劳驾驶状态判定	第58-65页
· Perclos算法理论	第58-60页
· Perclos疲劳驾驶判定程序设计与实现	第60-62页
· Perclos疲劳驾驶判定实验结果及分析	第62-65页
· 基于眨眼频率的疲劳驾驶状态判定	第65-68页
· 基于嘴巴开合状态（哈欠频率）的疲劳驾驶判定	第68-71页
· 持续闭眼状态的判定	第71-74页
· 离岗状态的判定	第74页
· 综合疲劳判定系统运行效果及分析	第74-76页
· 本章小结	第76-78页
第六章总结与展望	第78-80页
· 总结	第78-79页
· 展望	第79-80页
参考文献	第80-84页
攻读学位期间所取得的相关科研成果	第84-86页
致谢	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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