【摘 要】
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在采用机器视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时,嘴部状态识别是关键技术之一。事实上,驾驶员在正常驾驶、说话及打哈欠(瞌睡)三种状态下的嘴部张开程度有一定的区别。根据这一特
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在采用机器视觉对驾驶员进行驾驶行为监测时,嘴部状态识别是关键技术之一。事实上,驾驶员在正常驾驶、说话及打哈欠(瞌睡)三种状态下的嘴部张开程度有一定的区别。根据这一特点,作者利用Fisher分类器提取嘴唇的轮廓和位置,然后利用嘴唇区域的几何特征作为特征值,组成特征矢量,作为三层BP神经网络的输入,将正常驾驶、说话及打哈欠(瞌睡)三种不同精神状态作为输出。试验结果表明:该网络可快速有效地识别驾驶员的嘴部状态。
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