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第1章 绪论1

1.1 安全辅助驾驶技术1

1.1.1 安全辅助驾驶系统2

1.1.2 安全辅助驾驶技术发展3

1.1.3 安全辅助控制系统10

1.1.4 安全辅助系统11

1.1.5 安全辅助驾驶系统分类14

1.2 驾驶员安全状态检测技术15

1.2.1 直接检测法18

1.2.2 间接检测法20

1.2.3 驾驶员疲劳原因及预防措施24

1.3 本章小结27

第2章 基于机器视觉的驾驶员安全状态监测29

2.1 驾驶员面部定位算法29

2.1.1 面部检测概述30

2.1.2 颜色空间的转换34

2.1.3 系统选用颜色46

2.1.4 基于高斯分布的皮肤颜色模型51

2.1.5 面部定位算法53

2.1.6 小结58

2.2 驾驶员眼睛定位算法58

2.2.1 眼睛定位方法概述58

2.2.2 人眼定位图像预处理61

2.2.3 驾驶员眼睛定位79

2.2.4 小结88

2.3 驾驶员眼睛跟踪算法88

2.3.1 目标跟踪方法概述92

2.3.2 感兴趣区域102

2.3.3 Hausdorff距离103

2.3.4 眼睛目标跟踪104

2.3.5 试验验证104

2.3.6 提高算法处理速度的方法105

2.3.7 小结107

2.4 本章小结107

第3章 驾驶员疲劳状态分析109

3.1 基于神经网络方法的疲劳状态分析110

3.1.1 概述111

3.1.2 模式识别和模式112

3.1.3 人工神经网络116

3.1.4 选取反向传播（BP）网络的原因121

3.1.5 BP神经网络的结构122

3.1.6 BP神经网络的学习算法122

3.1.7 隐层节点数的优化与选取124

3.1.8 学习率η对学习速度的影响126

3.1.9 两种识别算法举例126

3.1.10 眨眼频率分析133

3.1.11 小结133

3.2 基于特征提取方法的疲劳状态分析134

3.2.1 概述134

3.2.2 特征与特征提取134

3.2.3 几何畸变矫正141

3.2.4 驾驶员眼睛纹理特征的提取144

3.2.5 驾驶员眼睛几何特征的提取156

3.2.6小结164

3.3 基于模糊控制的疲劳状态分析164

3.3.1 模糊控制164

3.3.2 变量选择与论域分割165

3.3.3 模糊控制规则165

3.3.4 模糊控制器对疲劳程度的评判166

3.4 本章小结167

第4章 驾驶员注意力状态分析169

4.1 驾驶员面部朝向计算方法171

4.1.1 驾驶员注意特征检测系统构建171

4.1.2 面部特征定位172

4.1.3 驾驶员面部朝向计算方法181

4.1.4 小结192

4.2 驾驶员注意力分散192

4.2.1 体系概述192

4.2.2 注意力分散检测195

4.2.3 注意力分散种类及判定196

4.3 驾驶员视线方向识别197

4.3.1 Multi-PCA197

4.3.2 基于Multi-PCA的眼睛视线方向识别201

4.3.3 实验结果及分析204

4.4 本章小结205

第5章 总结与展望206

5.1 总结206

5.1.1 成果207

5.1.2 创新点209

5.1.3 不足及建议210

5.2 展望211

5.3 结束语213

参考文献215