基于疲劳驾驶的计算机视觉研究



基于疲劳驾驶的计算机视觉研究

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基于疲劳驾驶的计算机视觉研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章绪论	第8-14页
· 论文的研究背景及意义	第8-9页
· 疲劳驾驶的检测方法及研究现状	第9-11页
· 计算机视觉函数库	第11-12页
· 本文的研究内容及其论文架构	第12-14页
第二章人脸人眼检测与定位	第14-33页
· 引言	第14页
· 人脸检测方法	第14-16页
· 基于先验知识和规则的方法	第14-15页
· 基于统计的人脸检测方法	第15-16页
· 色彩空间和人脸肤色聚类	第16-19页
· RGB色彩空间	第17-18页
· HSV色彩空间	第18-19页
· YCbCr空间	第19页
· 基于Adaboost算法的人脸检测	第19-30页
· Adaboost算法	第20-22页
· Adaboost算法的人脸检测	第22-26页
· 人脸检测实验结果	第26-30页
· 基于Adaboost算法的人眼定位	第30-31页
· 本章小结	第31-33页
第三章人脸追踪	第33-44页
· 视频的物体追踪算法研究	第33-34页
· Mean Shift算法	第34-38页
· Mean Shift算法的由来及思想	第34-37页
· Mean Shift在图像追踪中的应用	第37-38页
· Camshift算法的人脸追踪	第38-43页
· Camshift算法原理	第38-39页
· Camshift算法追踪人脸	第39-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章基于SVM人眼检测算法	第44-55页
· 疲劳程度的度量	第44-47页
· PERCLOS原理	第44-45页
· 眼睛状态的检测	第45-47页
· SVM算法分类人眼状态	第47-52页
· SVM算法的原理	第47-50页
· SVM算法的扩展	第50-52页
· 多分类的SVM	第52页
· 人眼分类器的设计	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
第五章总结与展望	第55-57页
参考文献	第57-60页
致谢	第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文目录	第61页

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