【摘 要】
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驾驶员精神状态监测对于交通事故控制具有重要作用.基于支持向量机(SVM)建立信息融合的面部朝向检测模型,在驾驶员面部图像视觉特征(眼睛、嘴部及面部轮廓)检测基础上,通过分
【机 构】
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大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,大连理工大学汽车工程学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(12YJCZH280);国家自然科学基金青年基金资助项目(51205038)
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驾驶员精神状态监测对于交通事故控制具有重要作用.基于支持向量机(SVM)建立信息融合的面部朝向检测模型,在驾驶员面部图像视觉特征(眼睛、嘴部及面部轮廓)检测基础上,通过分析头部运动过程中各特征的空间位置变化规律,利用SVM对驾驶员面部朝向进行多信息融合估计.结果表明,特征检测方法可实现面部各视觉特征的可靠检测,分析得出的各特征运动变化规律可用于对面部朝向的有效估计,从而为驾驶员驾车精神状态监测提供技术支持.
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