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一种基于Gabor小波的驾驶员眼部状态识别方法的研究
被引量:
12
1
作者
王荣本
郭克友
储江伟
《中国图象图形学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2003年第9期1043-1047,共5页
近年来,由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增,所以有必要规范驾驶员的行为.由于驾驶员的疲劳状态可由眼睛状态表达出来,为了对眼睛状态进行有效监测,介绍了一种在车辆上安装CCD监测驾驶员行为的新方法,并介绍了一种采用计算机视...
近年来,由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增,所以有必要规范驾驶员的行为.由于驾驶员的疲劳状态可由眼睛状态表达出来,为了对眼睛状态进行有效监测,介绍了一种在车辆上安装CCD监测驾驶员行为的新方法,并介绍了一种采用计算机视觉对驾驶员的眼睛状态进行识别的技术方法.该方法是根据驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别的这一特点,提出的一种利用Gabor小波提取眼角处的纹理走向特征值,并将由所有特征值组成的特征矢量作为三层神经网络的输入,以输出对应3种不同精神状态的眼部状态的识别方法.试验结果表明,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部状态.
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关键词
GABOR小波
驾驶员
眼部
状态
识别
BP神经网络
图象处理
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职称材料
基于眼睛状态识别的疲劳驾驶检测
被引量:
14
2
作者
徐莲
任小洪
陈闰雪
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第20期8292-8299,共8页
由于光照变化、头部姿态等因素的影响,现有的疲劳驾驶检测精度仍有待提高。针对该问题,提出一种基于迁移学习的眼睛状态识别网络(Gabor and LBP-convolutional neural networks,GL-CNN),该网络是由Gabor特征和LBP特征通过迁移学习加入...
由于光照变化、头部姿态等因素的影响,现有的疲劳驾驶检测精度仍有待提高。针对该问题,提出一种基于迁移学习的眼睛状态识别网络(Gabor and LBP-convolutional neural networks,GL-CNN),该网络是由Gabor特征和LBP特征通过迁移学习加入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)调制组成的。首先用多任务级联卷积神经网络(multi-task CNN,MTCNN)检测驾驶员的人脸和双眼,然后经过眼睛筛选机制获取待检测的单只眼睛,通过GL-CNN识别眼睛的睁闭状态,最后根据PERCLOSE准则判断驾驶员的疲劳状态。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,可以检测多种姿态眼睛的状态,同时满足实时性的要求。
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关键词
疲劳驾驶检测
迁移学习
眼睛筛选机制
多任务级联卷积神经网络
眼部
状态
识别
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职称材料
一种新颖的眼部状态识别方法
被引量:
7
3
作者
李衡峰
夏利民
叶剑波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期166-167,170,共3页
在疲劳驾驶检测中,对眼部状态的判断是关键的步骤之一。为了对眼部状态进行有效的识别,提出了一种新颖的眼部状态识别 方法。该方法用眼部图像中的某些点的纹理单元的NTU值作为输入特征值,用径向基函数神经网络(RBF)作为分类器。为了进...
在疲劳驾驶检测中,对眼部状态的判断是关键的步骤之一。为了对眼部状态进行有效的识别,提出了一种新颖的眼部状态识别 方法。该方法用眼部图像中的某些点的纹理单元的NTU值作为输入特征值,用径向基函数神经网络(RBF)作为分类器。为了进一步提高分类的准确性,又采用了Bagging方法。试验结果表明,该方法易于实现,准确度高,速度快,不受光照条件的影响,可以应用于实际。
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关键词
眼部
状态
识别
纹理单元
RBF神经网络
BAGGING算法
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职称材料
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法
被引量:
8
4
作者
杨秋芬
桂卫华
+1 位作者
胡豁生
周书仁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第27期5-7,11,共4页
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用IC...
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用FastICA算法;然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明,该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。
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关键词
疲劳驾驶
眼部
状态
识别
独立元分析
隐马尔可夫模型
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职称材料
基于眼睛状态多特征融合的疲劳驾驶检测
被引量:
2
5
作者
任俊
魏霞
+1 位作者
黄德启
刘栋
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3187-3194,共8页
为解决驾驶状态中光照及头部姿势变化等因素对眼睛状态检测影响的问题,提出一种基于多特征融合的眼睛状态识别方法。采用级联回归树算法定位人脸特征点,利用欧拉角对人脸特征点校正后得到人眼的纵横比特征、根据人眼二值图像得到累积黑...
为解决驾驶状态中光照及头部姿势变化等因素对眼睛状态检测影响的问题,提出一种基于多特征融合的眼睛状态识别方法。采用级联回归树算法定位人脸特征点,利用欧拉角对人脸特征点校正后得到人眼的纵横比特征、根据人眼二值图像得到累积黑色素差值特征以及人眼水平投影高宽比特征,在此基础上提出融合这3个特征并使用支持向量机分类器进行眼睛状态识别,根据筛选机制以及PERCLOSE准则判别疲劳状态。实验结果表明,该算法疲劳检测准确率为97.05%,可以检测多种姿态下的眼睛状态,满足实时性的要求。
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关键词
特征点检测
眼部
状态
识别
支持向量机分类器
多特征疲劳检测
眼睛筛选机制
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职称材料
驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究
被引量:
1
6
作者
余丹炯
李训铭
《河海大学常州分校学报》
2007年第2期1-4,共4页
为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初...
为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.
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关键词
疲劳驾驶
灰度投影曲线
人脸几何特点
眼部
状态
识别
匹配
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职称材料
SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法
被引量:
1
7
作者
黄斌
陈仁文
+1 位作者
周秦邦
唐杰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1233-1238,共6页
为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR方法预处理wild人脸数据集,扩大了训练集的规模并引入了对眼部...
为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR方法预处理wild人脸数据集,扩大了训练集的规模并引入了对眼部的先验知识,在此基础上训练卷积神经网络的分类模型进行眼部状态识别的评估。对比实验结果可知,基于SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法测试的准确度能达到95%左右,显著降低了测试错误率,提高了模型的泛化能力和准确性。
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关键词
SR方法
融合决策
卷积神经网络
眼部
状态
识别
过拟合
网络优化
数据增强
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职称材料
题名
一种基于Gabor小波的驾驶员眼部状态识别方法的研究
被引量:
12
1
作者
王荣本
郭克友
储江伟
机构
吉林大学交通学院
出处
《中国图象图形学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2003年第9期1043-1047,共5页
基金
教育部科学技术研究重点项目(00037)
文摘
近年来,由于驾驶员疲劳驾驶导致的交通事故逐年递增,所以有必要规范驾驶员的行为.由于驾驶员的疲劳状态可由眼睛状态表达出来,为了对眼睛状态进行有效监测,介绍了一种在车辆上安装CCD监测驾驶员行为的新方法,并介绍了一种采用计算机视觉对驾驶员的眼睛状态进行识别的技术方法.该方法是根据驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别的这一特点,提出的一种利用Gabor小波提取眼角处的纹理走向特征值,并将由所有特征值组成的特征矢量作为三层神经网络的输入,以输出对应3种不同精神状态的眼部状态的识别方法.试验结果表明,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部状态.
关键词
GABOR小波
驾驶员
眼部
状态
识别
BP神经网络
图象处理
Keywords
Driver behavior surveillance, Gabor wavelet, BP neural network,Image processing
分类号
U491.116 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391.41 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于眼睛状态识别的疲劳驾驶检测
被引量:
14
2
作者
徐莲
任小洪
陈闰雪
机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
人工智能四川省重点实验室
四川轻化工大学计算机学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第20期8292-8299,共8页
基金
四川省教育厅基金(17ZB0302)。
文摘
由于光照变化、头部姿态等因素的影响,现有的疲劳驾驶检测精度仍有待提高。针对该问题,提出一种基于迁移学习的眼睛状态识别网络(Gabor and LBP-convolutional neural networks,GL-CNN),该网络是由Gabor特征和LBP特征通过迁移学习加入卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)调制组成的。首先用多任务级联卷积神经网络(multi-task CNN,MTCNN)检测驾驶员的人脸和双眼,然后经过眼睛筛选机制获取待检测的单只眼睛,通过GL-CNN识别眼睛的睁闭状态,最后根据PERCLOSE准则判断驾驶员的疲劳状态。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,可以检测多种姿态眼睛的状态,同时满足实时性的要求。
关键词
疲劳驾驶检测
迁移学习
眼睛筛选机制
多任务级联卷积神经网络
眼部
状态
识别
Keywords
fatigue driving test
transfer learning
eye screening mechanism
multi-task cascade convolutional neural network
eye state recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
一种新颖的眼部状态识别方法
被引量:
7
3
作者
李衡峰
夏利民
叶剑波
机构
中南大学信息科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第6期166-167,170,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(69975003)
中国科学院知识创新工程领域前沿项目
文摘
在疲劳驾驶检测中,对眼部状态的判断是关键的步骤之一。为了对眼部状态进行有效的识别,提出了一种新颖的眼部状态识别 方法。该方法用眼部图像中的某些点的纹理单元的NTU值作为输入特征值,用径向基函数神经网络(RBF)作为分类器。为了进一步提高分类的准确性,又采用了Bagging方法。试验结果表明,该方法易于实现,准确度高,速度快,不受光照条件的影响,可以应用于实际。
关键词
眼部
状态
识别
纹理单元
RBF神经网络
BAGGING算法
Keywords
Eye state recognition
Texture unit
RBF neural network
Bagging algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法
被引量:
8
4
作者
杨秋芬
桂卫华
胡豁生
周书仁
机构
中南大学信息科学与工程学院
英国Essex大学计算机科学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第27期5-7,11,共4页
基金
国家自然科学基金No.50374079
国家重点基础研究发展规划(973)No.2002CB12203~~
文摘
汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用FastICA算法;然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明,该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。
关键词
疲劳驾驶
眼部
状态
识别
独立元分析
隐马尔可夫模型
Keywords
fatigue driving
eye states recognition
Independent Component Analysis(ICA)
Hidden Markov Model(HMM)
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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职称材料
题名
基于眼睛状态多特征融合的疲劳驾驶检测
被引量:
2
5
作者
任俊
魏霞
黄德启
刘栋
机构
新疆大学电气工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第11期3187-3194,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51468062)。
文摘
为解决驾驶状态中光照及头部姿势变化等因素对眼睛状态检测影响的问题,提出一种基于多特征融合的眼睛状态识别方法。采用级联回归树算法定位人脸特征点,利用欧拉角对人脸特征点校正后得到人眼的纵横比特征、根据人眼二值图像得到累积黑色素差值特征以及人眼水平投影高宽比特征,在此基础上提出融合这3个特征并使用支持向量机分类器进行眼睛状态识别,根据筛选机制以及PERCLOSE准则判别疲劳状态。实验结果表明,该算法疲劳检测准确率为97.05%,可以检测多种姿态下的眼睛状态,满足实时性的要求。
关键词
特征点检测
眼部
状态
识别
支持向量机分类器
多特征疲劳检测
眼睛筛选机制
Keywords
feature point detection
eye state recognition
SVM classifier
multi-feature fatigue detection
eye screening mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究
被引量:
1
6
作者
余丹炯
李训铭
机构
河海大学电气工程学院
出处
《河海大学常州分校学报》
2007年第2期1-4,共4页
文摘
为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.
关键词
疲劳驾驶
灰度投影曲线
人脸几何特点
眼部
状态
识别
匹配
Keywords
driver fatigue
curves of gray- level projection
geometrical characteristics of human face
recognition of the eye states
match
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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职称材料
题名
SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法
被引量:
1
7
作者
黄斌
陈仁文
周秦邦
唐杰
机构
南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1233-1238,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51675265)
江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)
文摘
为了研究人眼状态识别对人眼定位的依赖性和实际使用中分类模型泛化能力不佳的问题,本文提出了一种基于选择性区域的卷积神经网络的融合决策的眼部状态识别方法。该方法用SR方法预处理wild人脸数据集,扩大了训练集的规模并引入了对眼部的先验知识,在此基础上训练卷积神经网络的分类模型进行眼部状态识别的评估。对比实验结果可知,基于SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法测试的准确度能达到95%左右,显著降低了测试错误率,提高了模型的泛化能力和准确性。
关键词
SR方法
融合决策
卷积神经网络
眼部
状态
识别
过拟合
网络优化
数据增强
Keywords
SR method
fusion decision
convolutional neural networks
eye state recognition
overfitting
networks optimization
data augmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Gabor小波的驾驶员眼部状态识别方法的研究
王荣本
郭克友
储江伟
《中国图象图形学报(A辑)》
CSCD
北大核心
2003
12
下载PDF
职称材料
2
基于眼睛状态识别的疲劳驾驶检测
徐莲
任小洪
陈闰雪
《科学技术与工程》
北大核心
2020
14
下载PDF
职称材料
3
一种新颖的眼部状态识别方法
李衡峰
夏利民
叶剑波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005
7
下载PDF
职称材料
4
基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法
杨秋芬
桂卫华
胡豁生
周书仁
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
8
下载PDF
职称材料
5
基于眼睛状态多特征融合的疲劳驾驶检测
任俊
魏霞
黄德启
刘栋
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
2
下载PDF
职称材料
6
驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究
余丹炯
李训铭
《河海大学常州分校学报》
2007
1
下载PDF
职称材料
7
SR-CNN融合决策的眼部状态识别方法
黄斌
陈仁文
周秦邦
唐杰
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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职称材料
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