视线追踪技术及其在驾驶员与乘客监测系统中的应用研究



视线追踪技术及其在驾驶员与乘客监测系统中的应用研究

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视线追踪技术及其在驾驶员与乘客监测系统中的应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第1章绪论	第13-31页
· 课题技术背景	第13页
· 视线追踪技术的应用	第13-15页
· 视线追踪技术在人机交互中的应用	第13-15页
· 视线追踪技术在车辆辅助驾驶中的应用	第15页
· 视线追踪技术在人因分析中的应用	第15页
· 基于数字视频分析(VOG)的视线追踪方法	第15-19页
· 基于数字视频分析的视线追踪技术组成	第15-17页
· 数字视频分析的视线追踪系统分类	第17-19页
· 视线追踪技术回顾	第19-22页
· 直接观察法	第20页
· 机械记录法	第20-21页
· 电流记录法和电磁感应法	第21页
· 光学记录法	第21-22页
· 当前国内外研究进展	第22-27页
· 国外研究进展	第22-23页
· 国内相关工作	第23-27页
· 视线追踪技术的热点和难点	第27-28页
· 本文主要研究工作	第28-31页
第2章人脸及人眼定位	第31-51页
· 人脸定位方法简介	第31-32页
· Adaboost介绍	第32-36页
· 积分图像和Haar特征	第32-34页
· Adaboost算法	第34-35页
· 级联强分类器	第35-36页
· 肤色模型	第36-38页
· 常用彩色空间	第36-37页
· 肤色模型的选择	第37-38页
· 人脸和人眼定位	第38-44页
· 基于肤色模型和Adaboost方法的人脸定位	第39-41页
· 人眼定位	第41-44页
· 人眼特征检测及视线参数检测	第44-50页
· 人眼特征检测	第44-46页
· 实验结果与分析	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
第3章基于ELM的视线参数到视线落点映射模型	第51-68页
· 神经网络基础	第51-56页
· 人工神经元的基本模型	第52-54页
· 神经网络的拓扑结构	第54-55页
· 神经网络的信息流向类型	第55页
· 神经网络的学习	第55-56页
· 极限学习机(ELM)的基本原理	第56-58页
· 极限学习机(ELM)应用的简要综述	第58-59页
· 基于极限学习机的视线落点估计方法	第59-61页
· 视线映射模型	第59-60页
· 基于极限学习机的视线落点映射模型	第60-61页
· 实验结果及分析	第61-67页
· 采用多项式映射模型和ELM视线落点估计的对比实验结果	第62-63页
· 从视线落点分布的不同角度训练视线落点实验结果	第63-65页
· 采用不同神经元训练的实验结果	第65页
· 增加ELM的分类数量的实验结果	第65-66页
· 分别从不同角度训练样本集的实验结果	第66-67页
· 本章小结	第67-68页
第4章头动状态下的视线落点补偿方法	第68-84页
· 坐标转换	第68-70页
· 平移变换	第69页
· 旋转变换	第69-70页
· 小孔成像模型	第70-71页
· 摄像机模型	第71-75页
· 摄像机模型	第71-75页
· 平移头动状态下的视线落点补偿	第75-83页
· 使用者与屏幕的深度平移补偿	第75-76页
· 使用者与屏幕的平面平移补偿	第76-81页
· 实验结果及分析	第81-83页
· 本章小结	第83-84页
第5章基于图像识别的驾驶疲劳及乘客人数监测系统	第84-106页
· 驾驶疲劳监测技术综述	第84-90页
· 疲劳驾驶相关研究的发展现状与研究成果	第84-89页
· 现有驾驶疲劳研究存在的问题	第89-90页
· 基于图像识别的驾驶疲劳及乘客人数监测系统	第90-94页
· 基于图像识别的驾驶疲劳及乘客人数监测实验系统方案	第90-92页
· 实验系统设备	第92-94页
· 基于眼动分析的驾驶疲劳监测算法仿真与分析	第94-102页
· 视线追踪技术在驾驶疲劳监测中的仿真实验研究	第95-97页
· 仿真实验	第97-100页
· 算法分析	第100-101页
· 其它算法应用于驾驶疲劳监测的分析	第101-102页
· 基于图像识别的客车车门监测及乘客人数监测	第102-105页
· 客车乘员数量监测	第102-104页
· 基于图像检测的车内乘客人数检仿真实验测	第104-105页
· 本章小结	第105-106页
第6章结论与展望	第106-109页
· 课题工作总结	第106-107页
· 下一步工作及展望	第107-109页
参考文献	第109-118页
致谢	第118-119页
攻读学位期间发表的论著及专利	第119-120页
作者从事科学研究和学习经历	第120页

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