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基于深度学习和面部多源动态行为融合的驾驶员疲劳检测方法研究
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基于深度学习和面部多源动态行为融合的驾驶员疲劳检测方法研究
论文目录
 
摘要第11-14页
ABSTRACT第14-17页
第1章 绪论第17-33页
　　1.1 背景与意义第17-18页
　　1.2 国内外研究现状第18-28页
　　　　1.2.1 基于生理参数的疲劳识别方法第18页
　　　　1.2.2 基于面部生理反应的疲劳识别方法第18-26页
　　　　1.2.3 基于驾驶操作行为的疲劳识别方法第26-27页
　　　　1.2.4 基于车辆行驶信息的疲劳识别方法第27页
　　　　1.2.5 基于信息融合的疲劳识别方法第27-28页
　　1.3 目前存在的问题第28-29页
　　1.4 本文研究方法和主要内容第29-33页
第2章 驾驶员面部特征点及瞳孔位置检测研究第33-55页
　　2.1 引言第33页
　　2.2 总体技术路线第33-34页
　　2.3 驾驶员面部区域定位第34页
　　2.4 面部特征点定位第34-39页
　　　　2.4.1 人脸特征点模型初始化第34-35页
　　　　2.4.2 基于SDM的目标函数优化第35-37页
　　　　2.4.3 总体定位过程和检测结果第37-39页
　　2.5 瞳孔及眼角点定位第39-45页
　　　　2.5.1 瞳孔粗定位第40-41页
　　　　2.5.2 瞳孔和眼角点精确定位第41-45页
　　2.6 实验结果与结论第45-53页
　　　　2.6.1 基于静态图像的模型性能试验第46-50页
　　　　2.6.2 基于视频图像的模型性能试验第50-51页
　　　　2.6.3 基于驾驶图像的模型性能实验第51-53页
　　2.7 本章小结第53-55页
第3章 驾驶员眼睛状态识别研究第55-79页
　　3.1 引言第55页
　　3.2 总体结构设计第55-56页
　　3.3 眼睛状态识别模型第56-64页
　　　　3.3.1 基于DNN的眼睛状态识别模型第56-60页
　　　　3.3.2 基于DCNN的眼睛状态识别模型第60-63页
　　　　3.3.3 基于DINN的眼睛状态识别模型第63-64页
　　3.4 迁移学习第64-66页
　　3.5 实验结果和结论第66-77页
　　　　3.5.1 测试数据集第66-68页
　　　　3.5.2 预处理和验证策略第68-69页
　　　　3.5.3 数据增强第69页
　　　　3.5.4 CEW数据集实验结果第69-75页
　　　　3.5.5 ZJU数据集实验结果第75页
　　　　3.5.6 DDR数据集实验结果第75-77页
　　3.6 本章小结第77-79页
第4章 驾驶员面部动态疲劳表情识别研究第79-107页
　　4.1 引言第79-80页
　　4.2 基于时空LBP和Gabor融合特征的动态疲劳表情识别第80-87页
　　　　4.2.1 时空LBP特征第80-83页
　　　　4.2.2 Gabor融合直方图第83-86页
　　　　4.2.3 信息融合及分类器设计第86-87页
　　4.3 基于多模态融合学习的动态疲劳表情识别第87-92页
　　　　4.3.1 驾驶员面部多模态特征提取第87-88页
　　　　4.3.2 多模态神经网络结构设计第88-92页
　　4.4 基于LECNN和编码向量的动态疲劳表情识别第92-95页
　　　　4.4.1 LECNN模型结构设计第93-94页
　　　　4.4.2 模型迁移策略第94-95页
　　　　4.4.3 编码向量分类策略第95页
　　4.5 视频特征集成策略第95-96页
　　4.6 实验结果和结论第96-105页
　　　　4.6.1 数据集获取第96-98页
　　　　4.6.2 基于手动特征提取的动态疲劳表情识别结果第98-99页
　　　　4.6.3 基于多模态融合学习的动态疲劳表情识别结果第99-101页
　　　　4.6.4 基于LECNN和编码向量的动态疲劳表情识别结果第101-103页
　　　　4.6.5 模型的识别结果比较与评价第103-105页
　　4.7 本章小结第105-107页
第5章 驾驶员疲劳检测建模第107-131页
　　5.1 引言第107页
　　5.2 构建实车实验数据库第107-110页
　　　　5.2.1 疲劳状态判定规则第107页
　　　　5.2.2 实车装置设计第107-109页
　　　　5.2.3 实车驾驶数据采集第109-110页
　　5.3 驾驶员疲劳特征的建立第110-115页
　　　　5.3.1 基于瞳孔运动参数的疲劳特征第110-112页
　　　　5.3.2 基于眼睛状态参数的疲劳特征第112-114页
　　　　5.3.3 基于疲劳表情参数的疲劳特征第114-115页
　　5.4 特征差异显著性分析第115-121页
　　　　5.4.1 瞳孔运动特征差异显著性分析第117-119页
　　　　5.4.2 眼睛状态特征差异显著性分析第119页
　　　　5.4.3 疲劳表情特征差异显著性分析第119-121页
　　5.5 驾驶员疲劳识别模型第121-127页
　　　　5.5.1 特征空间建立第121-122页
　　　　5.5.2 识别模型设计第122-124页
　　　　5.5.3 模型学习策略第124-127页
　　5.6 实验结果与结论第127-130页
　　　　5.6.1 实验验证策略第127页
　　　　5.6.2 通用识别模型实验结果第127-128页
　　　　5.6.3 自适应识别模型实验结果第128页
　　　　5.6.4 不同特征对识别精度的影响第128-129页
　　　　5.6.5 数据合成策略对实验结果的影响第129-130页
　　5.7 本章小结第130-131页
结论第131-135页
参考文献第135-151页
攻读博士学位期间发表论文及参与课题情况第151-153页
致谢第153-154页
学位论文评阅及答辩情况表第154页

本篇论文共154页，点击这进入下载页面。
 
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