【摘 要】
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为进一步提高驾驶人眼睛状态检测对环境、头部姿态的适应性和鲁棒性,提出一种基于主动红外成像和双目立体视觉技术的眼睛定位和特征提取的方法.对采集的3名驾驶人脸部红外图
【基金项目】
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南京工程学院科研基金项目(QKJ201707,PTKJ201702)
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为进一步提高驾驶人眼睛状态检测对环境、头部姿态的适应性和鲁棒性,提出一种基于主动红外成像和双目立体视觉技术的眼睛定位和特征提取的方法.对采集的3名驾驶人脸部红外图像平滑处理算法、阈值分割算法进行了对比研究,得出适于驾驶人眼睛状态检测的实时算法.在驾驶人脸部区域定位的基础上,采用连通区域标记法对眼睛区域进行精确定位,通过最小二乘椭圆拟合算法获取瞳孔位置,使用Harris角点检测获取普尔钦光斑位置.研究表明：该方法能有效对驾驶人眼睛进行定位,并准确提取相关特征信息。
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