【摘 要】
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在手机通话(MPC)行为中,驾驶人极易陷入认知分心(DCD)状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立支持向量机分类器来识别MPC手势;与此同时,采用多尺度局部模极大值方法检测嘴部显著边缘,并通过边缘活跃度来识别驾驶人说话行为,综合MPC手势和说话行为建立MPC行为的判别逻辑。最后,以5 s为时间窗口获取驾驶人的眼球活跃度、眨眼指数、头部横摆和俯仰运动活跃度,采用
【机 构】
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西安工业大学机电工程学院,长安大学汽车运输安全保障技术交通行业重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51775053,52072046),陕西省自然科学基础研究计划项目(2018JM5158)。
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在手机通话(MPC)行为中,驾驶人极易陷入认知分心(DCD)状态,对此提出了一种基于头-眼行为特性的DCD图像识别方法。为适应自然驾驶中的波动光照和复杂背景,首先建立基于YCbCr色彩空间的在线肤色模型,提取待检肤色区域的PCA-HOG特征并建立支持向量机分类器来识别MPC手势;与此同时,采用多尺度局部模极大值方法检测嘴部显著边缘,并通过边缘活跃度来识别驾驶人说话行为,综合MPC手势和说话行为建立MPC行为的判别逻辑。最后,以5 s为时间窗口获取驾驶人的眼球活跃度、眨眼指数、头部横摆和俯仰运动活跃度,采用
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