基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法研究

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基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法研究

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基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-15页
· 本课题研究的背景和意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 论文完成的工作	第13-14页
· 论文的组织	第14-15页
第二章基于机器视觉的疲劳驾驶检测算法简介	第15-20页
· 疲劳驾驶检测系统原理	第15-16页
· 人脸检测方法概述	第16-17页
· 人眼定位方法概述	第17-18页
· 软件开发工具	第18-20页
第三章驾驶员人脸检测	第20-52页
· 基于肤色的人脸检测	第20-38页
· 光线补偿	第21-22页
· 色彩空间的选择	第22-24页
· YCbCr 色彩空间非线性变换	第24-26页
· 建立高斯肤色模型	第26-27页
· 图像二值化及去噪	第27-30页
· 人脸区域分割	第30-37页
· 基于肤色的人脸检测总结	第37-38页
· 基于 AdaBoost 算法的人脸检测	第38-47页
· 机器学习概述	第38-39页
· 弱学习和强学习概念	第39页
· Boosting 学习算法	第39-40页
· AdaBoost 算法	第40-42页
· 基于积分图像的 AdaBoost 人脸检测算法	第42-47页
· 人脸检测实验结果	第47-51页
· 本章小结	第51-52页
第四章驾驶员人眼检测	第52-66页
· 基于边缘特征的人眼定位	第52-57页
· 人脸边缘检测	第52-54页
· 人眼粗定位	第54-56页
· 人眼精确定位	第56-57页
· 基于二值化人眼定位	第57-61页
· 图像反射分量	第58-59页
· 灰度图二值化	第59-60页
· 人眼精确定位	第60-61页
· 人眼检测实验结果	第61-65页
· 人脸数据库检测	第61-63页
· 室内环境和车内环境检测	第63-65页
· 本章小结	第65-66页
第五章疲劳状态检测	第66-72页
· PERCLOS 算法原理	第66-67页
· 区域生长法提取瞳孔	第67页
· 疲劳状态判别	第67-69页
· 疲劳检测实验结果	第69-71页
· 本章小结	第71-72页
总结与展望	第72-74页
参考文献	第74-79页
攻读硕士学位期间取得的研究成果	第79-80页
致谢	第80-81页
附件	第81页

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