【摘 要】
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驾驶疲劳监测对算法实时性及可靠性要求高,提出一种快速人眼定位及状态分析算法。首先采用Adaboost分类器在视频序列中定位人脸,并给出图像自商融合方法增强算法对光照的适应
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院,中国人民解放军93716部队
【基金项目】
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国家科技重大专项课题资助项目(2009ZX02308-004)
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驾驶疲劳监测对算法实时性及可靠性要求高,提出一种快速人眼定位及状态分析算法。首先采用Adaboost分类器在视频序列中定位人脸,并给出图像自商融合方法增强算法对光照的适应能力;然后利用灰度投影划分人眼区域,并通过Bernsen局部自适应二值化方法提取眼睛候选区;其次对候选区进行图像矩描述,通过椭圆参数分析及上下文信息实现眼睛定位;最后针对疲劳判定指标特点,采用椭圆短轴参数表征眼睛睁开高度实现眼睛状态分析。实验表明,算法对光照鲁棒性强,平均正确定位率达到98.34%,监测速度达到28 f/s(帧/秒),算法适用于疲劳判断指标,可应用于疲劳监测系统,具有较高的实用价值。
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