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为降低人眼检测过程的计算量,提出一种改进的融合EyeMap信息的快速过滤算法.利用基于肤色信息的图像分割,得到感兴趣的人脸区域,缩小了搜索范围,减小了检测的错误接受率;然后使用Haar-Like特征进行级联AdaBoost人眼定位检测,得到潜在的人眼区域,使用EyeMap的快速算法获得准确地人眼区域,再进行二值化处理,计算眼睛的轴向外接矩形以估计出眼睑的闭合程度,结合PERCLOS评判标准进行疲劳状态分析.实验证明:改进算法能快速实时有效地识别驾驶员疲劳时的眼部状态.