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人脸特征检测与疲劳状态识别研究
 
     论文目录
 
目录第1-6页
CONTENTS第6-8页
摘要第8-10页
ABSTRACT第10-12页
第1章 绪论第12-22页
   ·论文的研究意义与背景第12页
   ·疲劳驾驶检测的研究现状第12-17页
   ·疲劳驾驶的评价方法第17-18页
   ·本文的主要研究内容第18-20页
   ·章节安排第20-22页
第2章 人脸检测和人脸跟踪第22-48页
   ·基于Adaboost的人脸检测算法介绍第22-28页
   ·结合改进的高斯肤色模型和Adaboost的人脸检测算法第28-39页
     ·自适应更新的参数选择方法第29-32页
     ·结合灰度信息的人脸肤色模型第32-34页
     ·基于人脸肤色模型和Adaboost的人脸检测方法第34-36页
     ·实验分析及结果第36-39页
   ·Camshift跟踪算法介绍第39-42页
   ·结合Adaboost和Camshift的人脸跟踪算法第42-46页
     ·快速准确的人脸跟踪第42-44页
     ·人脸跟踪实验结果及分析第44-46页
   ·本章小结第46-48页
第3章 人眼检测和瞳孔定位第48-60页
   ·人眼检测方法简介第48-49页
   ·基于Gabor滤波和K-medoids聚类算法的人眼检测方法第49-54页
     ·Gabor滤波提取人眼特征第49-50页
     ·K-medoids聚类算法及聚类过程第50-54页
   ·基于灰度分布和熵函数的瞳孔定位方法第54-55页
   ·实验结果与分析第55-58页
   ·本章小结第58-60页
第4章 疲劳驾驶模型建立和驾驶员状态参数检测第60-78页
   ·主动表观模型(AAM)第61-62页
   ·驾驶员状态检测系统设计第62-66页
     ·AAM模板集的训练第63-64页
     ·AAM模板的训练和匹配第64-66页
     ·人脸跟踪系统设计第66页
   ·驾驶员状态模型的建立第66-72页
     ·眼部和嘴部的状态模型第66-68页
     ·人脸3D姿态估计模型第68-70页
     ·3D姿态实验分析第70-72页
   ·实验分析第72-76页
   ·本章小结第76-78页
第5章 研究工作的总结和展望第78-82页
   ·本文总结第78-80页
     ·本文的主要研究成果第78-80页
     ·存在的不足第80页
   ·下一步工作的展望第80-82页
参考文献第82-86页
致谢第86-87页
攻读学位期间发表的学术论文目录第87-88页
学位论文评阅及答辩情况表第88页

 
 
论文编号BS1750674,这篇论文共88
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