【摘 要】
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在疲劳驾驶检测中,眉毛、眼睛等相似物体常常会引起误判。为了减小误检率,文章提出了一种基于扩展Haar-like特征的AdaBoost算法,并将其应用于对人眼的准确检测中。通过近红外
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,合肥工业大学电子科学与应用物理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61371155,61174170),安徽省科技攻关计划资助项目(1301b042023)
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在疲劳驾驶检测中,眉毛、眼睛等相似物体常常会引起误判。为了减小误检率,文章提出了一种基于扩展Haar-like特征的AdaBoost算法,并将其应用于对人眼的准确检测中。通过近红外摄像头获取驾驶员的脸部图像,减少光线对检测方法的影响;利用AdaBoost算法直接检测睁眼区域;计算连续闭眼的帧数占总帧数的比值,判定驾驶员的疲劳状态。在白天、夜晚以及光线突变的条件下测试的结果表明,该方法准确率较高,并且在光照和人脸角度变化的条件下,能准确地定位人眼区域,对其进行疲劳检测。
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