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II
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HYPERLINK \l _bookmark12 第四章 眼睛状态检测 28
HYPERLINK \l _bookmark12 4.1 算法的提出 28
HYPERLINK \l _bookmark13 4.2 定位眼睛 29
HYPERLINK \l _bookmark14 4.3 眼睛的状态检测 30
HYPERLINK \l _bookmark14 4.3.1 眼睛的状态 30
HYPERLINK \l _bookmark15 4.3.2 颜色信息 31
HYPERLINK \l _bookmark16 4.3.3 使用边缘信息 32
HYPERLINK \l _bookmark18 4.4 实验结果 34
HYPERLINK \l _bookmark19 4.5 本章小结 36
HYPERLINK \l _bookmark20 第五章 眼睛检测和跟踪系统 37
HYPERLINK \l _bookmark20 5.1 系统流程图 37
HYPERLINK \l _bookmark22 5.2 用改进的模板匹配方法检测眼睛 39
HYPERLINK \l _bookmark22 5.2.1 脸部区域的定位 39
HYPERLINK \l _bookmark22 5.2.2 提高的模板匹配方法 39
HYPERLINK \l _bookmark23 5.3 基于 Zernike 矩的方法 40
HYPERLINK \l _bookmark24 5.3.1 Zernike 矩 41
HYPERLINK \l _bookmark26 5.3.2 提取眼睛的旋转不变性特征 43
HYPERLINK \l _bookmark27 5.3.3 支持向量机 44
HYPERLINK \l _bookmark28 5.3.4 眼睛检测及精确定位 45
HYPERLINK \l _bookmark28 5.4 试验结果及其讨论 45
HYPERLINK \l _bookmark31 5.5 本章小结 49
HYPERLINK \l _bookmark32 第六章 结论和展望 50
HYPERLINK \l _bookmark32 6.1 本文结论 50
HYPERLINK \l _bookmark33 6.2 未来工作的展望 52
HYPERLINK \l _bookmark34 致谢54
HYPERLINK \l _bookmark35 参考文献56
HYPERLINK \l _bookmark36 附录60
图表索引
图表索引
PAGE
PAGE IV
图表索引
HYPERLINK \l _bookmark0 图 1.1 机器人模特 2
HYPERLINK \l _bookmark0 图 1.2 点菜机器人 2
HYPERLINK \l _bookmark1 图 1.3 机器人鹏鹏 3
HYPERLINK \l _bookmark1 图 1.4 Driver Fatigue Monitor 4
HYPERLINK \l _bookmark2 图 2.1 装有红外光源的摄像机 8
HYPERLINK \l _bookmark2 图 2.2 用可见红外光摄像机拍摄的图片 9
HYPERLINK \l _bookmark3 图 2.3 眼睛模板 10
HYPERLINK \l _bookmark3 图 2.4 可变形模板 11
HYPERLINK \l _bookmark4 图 3.1 眼睛图像和它的边缘区域 18
HYPERLINK \l _bookmark5 图 3.2 眼睑模板 19
HYPERLINK \l _bookmark6 图 3.3 眼睛图像及其对应的直方图 20
HYPERLINK \l _bookmark7 图 3.4 不同阈值的眼睛图像的二值图像 21
HYPERLINK \l _bookmark8 图 3.5 强度变换后的眼睛图像和对于直方图 22
HYPERLINK \l _bookmark8 图 3.6 直方图的分析结果 22
HYPERLINK \l _bookmark9 图 3.7 眼睛的二值图像 23
HYPERLINK \l _bookmark9 图 3.8 眼睛图像的二值腐蚀过程 23
HYPERLINK \l _bookmark10 图 3.9 眼睛图像及对应的眼角区域 24
HYPERLINK \l _bookm
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