基于眼動(dòng)與脈搏信息融合的駕駛疲勞識別算法研究

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1、—－．．．－單位代巧：１０４２２分類號：ＴＰ３９１．４密級：２０１２１３０００：學(xué)號＇、．．．、占＇一？ＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ碩±學(xué)位論文ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ論文題目：基于眼動(dòng)與脈搏信息融合的駕駛疲勞巧別算法研究ＳｔｕｄｏｆｄｒｉｖｉｎｆａｔｉｕｅＫｃｏｎｉｔｉｏｎａｌｏｒｉ化ｍｂａｓｅｄ０打ｙｇｇｇｇ．？．—．．．片＾ｅ打ｔ：＾／ｅｙ＾ｍｏｖｅｍ＾．．＊－；

2、－■－－．：Ｙ：作者姓名李發(fā)枚培養(yǎng)單位控制科學(xué)與工程學(xué)院歡在Ｖｒ，＇二：：．＾＾氣專業(yè)名稱生物醫(yī)學(xué)工程？．＞氣．．－．本＇．；７－．■－－ｊ＇■開二指導(dǎo)教師楊立才教授ｒ占扣．＂■＇＊■－－？－＞．．，，‘－一．．．．．：合作導(dǎo)師；托Ｖ￣：Ｖ．—■Ｖ－＇，－－－．＇一’．＇．Ｖ．２０１５年５月８日—？？．？，分類號：ＴＰ３９１．４單位代碼：１０４２２密級

3、；學(xué)號：２０１２１３０００碩±學(xué)位論文論文題目：基于眼動(dòng)與脈搏信息醜合的駕駛疲勞識別算法研究Ｓｔｕｄｏｆｄｒｉｖｉｎｇｆａｔｉｇｕｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｙｇ－ｍｏｖｅｍｅｎｔｕｅｙｅａｎｄｌｓｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐ作者姓名李發(fā)權(quán)學(xué)院名稱控制科學(xué)與工程學(xué)院專業(yè)名稱生物醫(yī)學(xué)工程指導(dǎo)教師楊立才教授２０１５年５月８日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所

4、取得的成果。陳文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。扛＇巧論文作者簽名日期：曲．巧；＾朵關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解山東大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱；本人授權(quán)山東大學(xué)可Ｗ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可采用影印、縮印

5、或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定（）論文作者簽名；導(dǎo)師鑲名：＾７＾期：隨設(shè)山東大學(xué)碩±學(xué)位論文目錄摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一第章緒論１１．１研究背景和意義１１．２國內(nèi)外研究狀況２１．３本文的主要工作及章節(jié)安排４第二章眼動(dòng)信息特征巧?。墸罚崳姡玻墸睌?shù)字圖像處理簡介７２．２基于混合積分投影法的人眼定位９１２．２．背景去除１０２．２．２人眼定位１２－ｈ２ｉｆｔ算法的人良分害．３基于

6、ｍｅａｎｓ目?。剩保担崳姡玻常保墸保担崳姡狈綀D均衡化２－．３．２Ｍｅａｎｓｈ出算法原理１６２－．３．３基于ｍｅａｎｓｈ謝算法的人眼分割２０２４．眼動(dòng)特征提?。玻保崳姡玻矗毖蹌?dòng)疲勞特征簡介２１２．４．２眼動(dòng)特征參數(shù)計(jì)算２２２．５本章小結(jié)２３２５３１脈搏信息簡介．２５３．２基于小波變換的脈搏信息處理２６３．２．１小波變換理論；２６３．２．２基于小波變換的脈搏信息預(yù)處理２７３．２．３基于小波變換的特征點(diǎn)檢測２９３．３脈搏特征提取３０

7、３．４本章小結(jié)３１Ｉ山東大學(xué)碩±學(xué)位論文第四章基于極巧學(xué)習(xí)化的疲勞信息融合與狀態(tài)識別３３４．１極限學(xué)習(xí)機(jī)簡介３３４丄１單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)３３４丄２極限學(xué)習(xí)機(jī)３５４．２基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的疲勞狀態(tài)識別％４．３本章小結(jié)３７第五章實(shí)驗(yàn)陳及顯分祈３９５．１實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)３９５．Ｕ實(shí)驗(yàn)平臺的搭建４０５丄２具體實(shí)驗(yàn)安排４２５．２實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及分析４３５．２．１實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證４３５．２．２結(jié)果分析４５５．４本章小結(jié)４５第六章＆結(jié)與展望

8、４７６１．總結(jié)４７６．２Ｍ望４７參考文獻(xiàn)４９致巧５５攻讀碩±期＠發(fā)表的論文５７巧山東大學(xué)碩±學(xué)位論文ＣＯＮＴＥＮＴＣｈｉｎｅｓｅａｂｓｔｒａｃｔＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１１１．Ｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｔ１．２Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ