【摘 要】
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摘要：驾驶员眨眼识别是汽车驾驶员疲劳检测的基础。采用了一种基于Adaboost算法的实时眨眼识别的方法，它将一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器，再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器、分析和讨论了训练阶段不同特征的负样本对最终检测结果的影响，提出了一种新型的负样本选择方法，并实验测试各种特征方法对特定目标的误检率，给出了一个理想的分类器。
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摘要：驾驶员眨眼识别是汽车驾驶员疲劳检测的基础。采用了一种基于Adaboost算法的实时眨眼识别的方法，它将一簇弱分类器通过一定的规则结合成为一个强分类器，再把这些强分类器级联成为一个快速、准确的分类器、分析和讨论了训练阶段不同特征的负样本对最终检测结果的影响，提出了一种新型的负样本选择方法，并实验测试各种特征方法对特定目标的误检率，给出了一个理想的分类器。
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