基于视觉的驾驶员疲劳检测研究

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基于视觉的驾驶员疲劳检测研究

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基于视觉的驾驶员疲劳检测研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-23页
1.1 课题背景及意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-19页
1.2.1 国外研究状况	第12-15页
1.2.2 国内研究状况	第15-17页
1.2.3 疲劳检测关键技术	第17-19页
1.3 基于视觉的驾驶疲劳检测	第19-21页
1.4 本文主要研究内容	第21-23页
第二章驾驶员人脸检测	第23-35页
2.1 引言	第23-26页
2.2 基于肤色的人脸检测	第26-32页
2.2.1 图像预处理—彩色补偿	第26页
2.2.2 色彩空间和肤色的聚类特性	第26-29页
2.2.3 非线性彩色变换	第29-30页
2.2.4 肤色模型的选择	第30-32页
2.2.5 人脸圆轮廓检测	第32页
2.3 实验结果与分析	第32-33页
2.4 本章小结	第33-35页
第三章眼睛定位和状态识别	第35-55页
3.1 引言	第35-42页
3.1.1 眼睛定位综述	第35-39页
3.1.2 眼睛状态识别综述	第39-42页
3.2 基于色彩的虹膜检测	第42-45页
3.2.1 色彩空间选择	第42-43页
3.2.2 HIS 空间虹膜检测	第43-45页
3.3 基于模板眼睛定位	第45-47页
3.3.1 水平投影定位眼眉区域	第45-46页
3.3.2 自定义圆卷积模板定位眼睛	第46-47页
3.3.3 对称性分析	第47页
3.4 基于眼睑曲率的眼睛状态识别	第47-50页
3.4.1 上眼睑的提取	第47-50页
3.4.2 眼睛状态识别	第50页
3.5 实验结果与分析	第50-54页
3.5.1 虹膜检测实验结果	第50-51页
3.5.2 眼睛定位实验结果	第51-53页
3.5.3 状态识别实验结果	第53-54页
3.6 本章小结	第54-55页
第四章眼睛跟踪	第55-64页
4.1 引言	第55-58页
4.2 基于卡尔曼滤波与MEAN SHIFT 的眼睛跟踪	第58-62页
4.2.1 卡尔曼滤波算法	第58-59页
4.2.2 MEAN SHIFT 算法	第59-62页
4.3 实验结果与分析	第62-63页
4.4 本章小结	第63-64页
第五章疲劳分析	第64-72页
5.1 引言	第64-66页
5.2 基于PERCLOS 与眨眼频率的驾驶员疲劳分析	第66-68页
5.2.1 PERCLOS 测量原理	第66-68页
5.2.2 眨眼频率	第68页
5.3 实验结果与分析	第68-71页
5.4 本章小结	第71-72页
第六章总结与展望	第72-75页
6.1 本文工作总结	第72-73页
6.2 展望	第73-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-80页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目	第80-83页
上海交通大学学位论文答辩决议书	第83页

本篇论文共83页，点击这进入下载页面。

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