【摘 要】
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在对驾驶员驾驶图像进行识别的过程中,是根据眼睛等表现出来的明显疲惫特征进行识别的,但是,当前的模式识别方法只以眼睛作为判断目标,仅仅考虑了眼睛开闭唯一的判断因素,无
【机 构】
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北京科技大学计算机与通信工程学院,中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家科技重大专项课题(2011ZX05011-001)
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在对驾驶员驾驶图像进行识别的过程中,是根据眼睛等表现出来的明显疲惫特征进行识别的,但是,当前的模式识别方法只以眼睛作为判断目标,仅仅考虑了眼睛开闭唯一的判断因素,无法描述复杂的疲态特征,导致判断过程单一,精度不高。提出利用脸部行为预测技术的驾驶员疲劳驾驶检测方法,首先采用AdaBoost算法对驾驶员脸部进行检测,详细分析整个检测过程。其次求出驾驶员脸部区域图垂直方向的梯度矩阵,并对梯度矩阵进行水平投影,通过驾驶员脸部的结构特征获取眼睛在图像中的相对位置,依据距离对眼睛开闭进行确定。然后根据PERCLOS（
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