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基于人脸分析的疲劳驾驶检测方法研究

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基于人脸分析的疲劳驾驶检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
本论文所用符号表第6-7页
缩写词表第7-13页
第1章 绪论第13-17页
  1.1 课题的研究背景及意义第13页
  1.2 疲劳驾驶检测研究介绍第13-15页
  1.3 主要研究内容及创新点第15-16页
  1.4 论文结构及安排第16-17页
第2章 人脸检测及特征点定位算法第17-32页
  2.1 前言第17-18页
  2.2 人脸检测算法第18-23页
    2.2.1 AdaBoost分类器第18-19页
    2.2.2 人脸特征提取第19-22页
    2.2.3 人脸分类器训练及预测过程第22-23页
  2.3 人脸特征点定位算法第23-29页
    2.3.1 显式形状回归方法第23-26页
    2.3.2 局部二值方法第26-27页
    2.3.3 回归树联合方法第27-29页
  2.4 实验结果分析对比第29-31页
  2.5 本章总结第31-32页
第3章 基于人脸特征点分析的疲劳驾驶检测第32-47页
  3.1 前言第32页
  3.2 基于眼睛特征点分析的疲劳特征提取第32-41页
    3.2.1 基于眼睛纵横比的眨眼检测算法第33-36页
    3.2.2 基于眼睛灰度信息的眨眼检测算法第36-39页
    3.2.3 基于眼睛纵横比和灰度信息相结合的眨眼检测算法第39-40页
    3.2.4 眼睛闭合时间比例第40-41页
  3.3 嘴巴打哈欠特征的提取第41-42页
  3.4 头部姿态的检测第42-43页
  3.5 多疲劳特征相融合的驾驶疲劳检测方法第43-44页
  3.6 实验结果分析对比第44-46页
  3.7 本章总结第46-47页
第4章 基于人脸验证的驾驶时长检测第47-55页
  4.1 前言第47-48页
  4.2 人脸验证与驾驶时长检测第48-51页
  4.3 人脸验证方法介绍第51-53页
  4.4 实验结果分析第53-54页
  4.5 本章总结第54-55页
第5章 基于人脸分析的疲劳驾驶检测方法验证平台第55-60页
  5.1 前言第55页
  5.2 疲劳驾驶检测验证平台设计第55-59页
    5.2.1 实验平台工作界面第55-56页
    5.2.2 疲劳驾驶检测验证平台算法实现第56-58页
    5.2.3 疲劳驾驶检测验证平台逻辑流程设计第58-59页
  5.3 疲劳驾驶检测验证平台功能测试第59-60页
6 总结与展望第60-62页
  6.1 总结第60页
  6.2 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-69页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第69-70页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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