驾驶员视觉分散特征识别及检测方法 本书特色

《驾驶员视觉分散特征识别及检测方法》一书从视觉分散对驾驶员驾驶能力的影响研究入手，开展驾驶员视觉分散检测技术的研究，并重点研究基于视频图像分析的驾驶员视觉分散特征的提取方法。具体内容包括：研究视觉分散对驾驶性能的影响；研究多姿势下驾驶员面部、面部特征点精确定位的方法；研究驾驶员面部姿势的提取方法，提出利用核主元分析估计驾驶员面部姿势的方法；研究驾驶员视线方向提取方法，提出基于multipca（多主元分析）的视线方向估计方法；研究pca实现原理，分析常用pca应用于识别时存在的问题；研究驾驶员转向行为识别，提出根据手部位置标准差来识别驾驶员转向行为的方法。 　　本书适合从事汽车设计、汽车理论研究等工作的技术人员阅读参考，也适合车辆工程等专业的研究生学习。

驾驶员视觉分散特征识别及检测方法 内容简介

《驾驶员视觉分散特征识别及检测方法》系统地研究了驾驶员视觉分散特征，非常适合从事汽车设计、主动安全性能研究等工作的专业人员及汽车相关专业师生阅读参考。

驾驶员视觉分散特征识别及检测方法 目录

第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
1.1.2研究意义
1.2驾驶员视觉分散研究历程
1.3视觉分散对驾驶能力影响研究现状
1.3.1评测方法
1.3.2实验方法
1.4驾驶员视觉分散检测研究现状
1.4.1特定作业检测
1.4.2认知分散检测
1.4.3视觉分散检测
1.5本书研究方法与主要内容
参考文献

第2章视觉分散对驾驶能力影响分析及检测模型
2.1概述
2.2视觉分散影响机理
2.3基于实车实验的视觉分散影响分析
2.3.1实验用车及场地
2.3.2实验内容
2.3.3实验过程
2.3.4结果分析
2.4驾驶员视觉分散检测模型
2.4.1驾驶员注意特征评价
2.4.2驾驶员视线特点
2.4.3视觉分散检测模型
2.5本章小结
参考文献

第3章多姿势下驾驶员面部精确定位
3.1概述
3.2基于运动信息的头部区域检测
3.2.1运动目标检测方法
3.2.2基于帧间差分法的驾驶员头部检测
3.3建立肤色混合高斯模型
3.3.1彩色空间选择
3.3.2ycbcr空间下的肤色混合高斯模型
3.4驾驶员面部预定位
3.4.1基于图像分解和msr算法的光照补偿
3.4.2肤色区域检测
3.4.3驾驶员面部预定位
3.5驾驶员面部精定位
3.5.1联合投影函数
3.5.2眉毛上边缘定位
3.5.3嘴唇检测
3.5.4驾驶员脸部精定位
3.6驾驶员面部图像归一化
3.7本章小结
参考文献

第4章基于核主元分析的驾驶员面部姿势估计
4.1概述
4.2核主元分析
4.2.1基本原理
4.2.2实现方法
4.2.3核函数及其参数选择
4.3基于核主元分析的驾驶员面部姿势估计
4.3.1驾驶员面部姿势模型
4.3.2图像样本采集
4.3.3建立姿势曲线
4.3.4面部姿势估计
4.4实例分析
4.4.1面部横摆角估计
4.4.2核函数对估计精度的影响
4.4.3面部俯仰角估计
4.5本章小结
参考文献

第5章基于multipca的驾驶员眼睛视线方向识别
5.1概述
5.2multipca
5.2.1kl变换
5.2.2pca实现方法
5.2.3multipca算法
5.3基于multipca的眼睛视线方向识别
5.3.1驾驶员眼睛区域定位
5.3.2建立特征空间
5.3.3测试重构误差及特征空间相似度
5.3.4multipca与pca比较与分析
5.4本章小结
参考文献

第6章驾驶员转向行为识别
6.1概述
6.2转向类型
6.3驾驶员手部检测及位置分析
6.3.1手部检测
6.3.2手部位置分析
6.4粒子滤波跟踪
6.4.1粒子滤波跟踪原理
6.4.2序贯重要采样
6.4.3重采样
6.4.4基于直方图的粒子滤波算法
6.5驾驶员手部跟踪
6.5.1状态转移模型
6.5.2颜色特征及其观测模型
6.5.3手部跟踪
6.6驾驶员转向行为识别
6.7本章小结
参考文献

第7章车道检测研究
7.1概述
7.2结构化道路检测
7.2.1图像预处理
7.2.2车道标志线分区投影
7.2.3标志线特征点检测
7.2.4车道标志线拟合
7.2.5车道标志线跟踪
7.2.6实验分析
7.3非结构化道路检测
7.3.1图像预处理
7.3.2彩色图像分割
7.3.3纹理特征分析
7.3.4图像恢复
7.3.5边缘拟合
7.3.6实验分析
7.4车辆偏离分析
7.4.1车辆轨迹模型
7.4.2车道偏离率
7.4.3车道偏离量变化率
7.4.4实验分析
7.5本章小结
参考文献

第8章基于信息融合的驾驶员疲劳检测
8.1概述
8.2信息融合
8.3基于粗糙集理论的驾驶员疲劳检测
8.3.1粗糙集理论
8.3.2驾驶疲劳相关条件属性分析
8.3.3疲劳程度判断

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