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题名用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法
被引量：12
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作者
刘鹏
江朝晖
熊进
刘爱萍
冯焕清
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机构
中国科学技术大学电子科学与技术系
安徽农业大学信息与计算机学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第24期185-188,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.60422201)~~
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文摘
基于驾驶疲劳研究中的视频图像,提出一种新的适用于驾驶疲劳检测的人眼定位及状态判别算法。定位算法利用Gabor小波变换对图像进行预处理,提取基于图像的地形图特征,并利用支持向量机的方法对候选特征区域进行验证,然后在定位区域对人眼状态进行判断。经实验验证,该方法可以定位睁眼及闭眼图像,并可以定性和定量判断人眼状态。采用该方法获得的人眼状态信息将为后续的驾驶疲劳分析提供重要的数据。
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关键词
人眼定位
人眼状态判断
驾驶疲劳
支持向量机
地形特征
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Keywords
eye localization
eye state recognition
driving fatigue
Support Vector Machine（SVM）
terrain feature
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于MTCNN的人眼状态检测与判断
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作者
吴迪
董雪晴
冯晓婉
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机构
沈阳师范大学物理科学与技术学院
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出处
《沈阳师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2021年第3期261-265,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11804235)。
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文摘
针对线上课堂学生听课状态的监督,设计了基于MTCNN的人眼状态检测与判断系统。首先,基于多任务卷积神经网络(MTCNN)算法检测视频中的人脸和人脸特征点,利用人脸和人脸特征点的检测信息定位人眼,然后使用灰度二值化图像处理方法提纯人眼图像,将提纯的人眼图像进行灰度二值化处理,统计虹膜区域像素点的个数和坐标,计算平均坐标,即为虹膜中心点的位置,最后计算提纯人眼中心点与虹膜中心点之间的距离,通过该距离与阈值距离的比较,判断人眼是否关注屏幕两侧。实验结果表明,当学生人脸正面对准屏幕,连续5 s检测到虹膜中心点与人眼中心点之间距离大于阈值距离时,可以判断学生人眼未关注屏幕,即确定学生没有认真听课。
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关键词
多任务卷积神经网络
灰度二值化
人眼定位与提纯
人眼状态判断
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Keywords
MTCNN
grayscale binaryzation
human eye location and purification
human eye state judgment
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名眼睛特征下的疲劳检测与研究
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作者
王鑫磊
王辛岩
田中轩
张娅婷
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机构
西藏大学工学院
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出处
《绿色环保建材》
2018年第12期139-140,共2页
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基金
项目编号:国家级的:51768063
校级的:ZDTSJH18-02
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文摘
对于道路交通安全问题,国内外学者对驾驶行为模型,驾驶心理状况,交通安全风险,曲线轨迹分布特征,对曲线速度特性和道路基础设施等进行了大量研究,但很少从驾驶员行为中做出较多研究。结合Haar相关特征模板,识别和检测人脸;采用几何法实际测量人脸相关数据进而定位人眼;PERCLOS算法用于定位和检测驾驶员的眼睛状态。
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关键词
色彩空间
眼睛定位
人眼状态判断
PERCLOS算法
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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