【摘 要】
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为了减少因疲劳驾驶所引发的交通事故的发生,人眼定位在疲劳驾驶检测技术中起着重要的作用.对人眼定位的过程中,采用多摄像头获取图像并对这些图像进行筛选,将检测到的人脸面
【基金项目】
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智能机器人湖北省重点实验室提供的基金资助
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为了减少因疲劳驾驶所引发的交通事故的发生,人眼定位在疲劳驾驶检测技术中起着重要的作用.对人眼定位的过程中,采用多摄像头获取图像并对这些图像进行筛选,将检测到的人脸面积最大,将能够完整检测到双眼状态的图像做为最佳输入图像,采用Adaboost(迭代级联分类器)算法对其进行人脸定位以减小检测区域,再对其进行灰度投影将检测范围缩小在眉眼区域,然后进行一种新的LMS(最小均方误差)模板匹配,精确定位眼睛区域.在人脸成功定位的基础上,该算法经过二次眼睛定位,较传统的模板匹配方法,平均模板匹配检测时间提高到了30.5ms,准确率提高到了97%.实验表明:将灰度投影法和改进的LMS(最小均方误差)模板匹配两种人眼定位的方法相结合来进行人眼的定位,与传统的模板匹配相比,提高了检测的效率和检测的准确率,使得疲劳驾驶检测系统能更准确地进行实时检测,该方法能适用于疲劳驾驶检测等需要快速人眼定位的场合.
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