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摘要
Abstract
Contents
第一章 绪论
1.1研究目标与意义
1.2疲劳驾驶检测方法研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3基于CART决策树的疲劳检测方法
1.4基于ARM平台的车载疲劳驾驶检测系统总体结构
1.5 论文的研究内容与章节安排
1.5.1 主要研究内容
1.5.2 章节安排
1.6 本章小结
第二章 人脸检测
2.1 人脸检测技术概述
2.2 基于Adaboost算法的人脸检测
2.2.1 Adaboost算法原理
2.2.2 矩形特征
2.2.3 积分图加速特征值计算
2.2.4 弱分类器的训练与选取
2.2.5 强分类器的建立
2.2.6 级联分类器的训练
2.2.7 检测过程
2.3 本章小结
第三章 人脸特征点定位
3.1人脸特征点定位方法概述
3.2基于随机森林回归模型的人脸特征点定位
3.2.1随机森林算法
3.2.2 像素特征
3.2.3 使用随机森林训练
3.2.4 全局线性回归器的训练
3.3 本章小结
第四章 人眼疲劳特征的提取与识别
4.1人眼疲劳相关特征的定义
4.2人眼疲劳特征的提取
4.3基于PERCLOS方法的疲劳判别方法
4.4基于CART的疲劳判别方法
4.4.1分类回归树（CART）
4.4.2分类回归树的建立
4.4.3 疲劳判别器的构建
4.5 本章小结
第五章 基于ARM平台的疲劳检测系统的实现
5.1开发平台与工具
5.1.1 Android系统介绍
5.1.2 多媒体视频处理工具FFmpeg
5.1.3 开源计算机视觉库OpenCV
5.1.4 JNI技术
5.2系统实现
5.2.1 行车信息采集系统
5.2.2 疲劳检测系统
5.3本章小结
第六章 实验与结果分析
6.1 人脸检测器的训练与测试
6.1.1 训练样本的构建
6.1.2 人脸检测器的训练与测试
6.2 人脸特征点定位器的训练与测试
6.3 基于CART决策树的疲劳判别方法
6.3.1疲劳样本的建立
6.3.2基于PERCLOS的疲劳识别方法的仿真测试
6.3.3基于CART的疲劳判别方法的仿真测试
6.4本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
攻读硕士学位期间所发表的学术论文
致 谢
