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题名基于眼睛和嘴巴状态的驾驶员疲劳检测算法
被引量：15
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作者
邬敏杰
穆平安
张彩艳
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第3期25-27,54,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(51075280)
上海市教育委员会重点学科项目(J50505)
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文摘
针对列车驾驶员疲劳检测问题,提出一种基于人眼和嘴巴状态的驾驶员疲劳检测算法。首先采用改进的AdaBoost算法精确定位驾驶员脸部区域。然后通过模板匹配定位人眼,并根据人脸的几何特征定位嘴巴。最后计算每一帧图像的PERCLOS(per-cent eyelid closure)参数和嘴部动作频率,统计单位时间内双参数与对应阈值的关系,作为判断驾驶疲劳的依据。实验结果表明,在正常光照下,综合眼睛和嘴部信息,比采用单参数检测算法减少了误判、漏判的概率,具有较高的准确性和鲁棒性。
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关键词
ADABOOST
perclors
模板匹配
数据融合
疲劳检测
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Keywords
Adaboost perclors Template matching Data fusion Fatigue detection
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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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