基于机器视觉的驾驶员非驾驶活动状态估计

目录

1 绪 论

1.1 论文的背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 驾驶员状态对汽车安全的影响

1.2.2 驾驶员驾驶状态检测系统研究现状

1.3.1研究目的

1.3.2主要内容

1.4 创新之处

2 驾驶员头部姿态估计

2.1 头部姿态估计方法介绍

2.2 人脸检测

2.2.1 基于Harr特征的人脸检测

2.2.2 基于点对像素比较（PICO）的人脸检测

2.2.3回归决策树和分类器

2.3 人脸特征点检测

2.3.1基于局部约束模型（CLM）的人脸特征点检测

2.3.2基于局部约束神经模型（CLNF）的人脸特征点检测

2.4 基于EPNP的姿态估计

2.4.1针孔透视成像模型

2.4.2 EPNP（Efficient Perspective-N-Point）算法介绍

2.5 本章小结

3 基于相关性和支持向量机状态估计

3.1.1非驾驶活动实验设计

3.1.2基于心流体验（Flow）的任务设定

3.1.3基于量化指标的监督评价方法

3.2基于时变互相关系数估计

3.3基于SVM的分类模型建立

3.4本章小结

4 非驾驶活动注意力状态估计

4.1 视觉系统及验证

4.2 数据收集及模型建立

4.3分析验证

4.4本章小结

5 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 展望

参考文献

附录

A.作者在攻读学位期间发表的论文/专利目录

B.作者在攻读学位期间参加的科研项目

C.学位论文数据集

致谢