【摘 要】
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为了提高对驾驶员疲劳程度检测的准确性与鲁棒性,提出了一种基于主动形状模型的多个特征融合疲劳检测算法。首先利用简单类Haar特征的级联Adaboost算法快速检测出人脸位置,然
【机 构】
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湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室,博世汽车部件（苏州）有限公司
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为了提高对驾驶员疲劳程度检测的准确性与鲁棒性,提出了一种基于主动形状模型的多个特征融合疲劳检测算法。首先利用简单类Haar特征的级联Adaboost算法快速检测出人脸位置,然后对检测到的人脸进行基于主动形状模型（active shape model,ASM）的特征点定位,利用12个ASM特征标记点,得出眼睛、嘴部和头部的状态参数,再相应地计算出PERCLOS（percentage of eyelid closure over the pupil over time）、AECS（average eye cl
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