【摘 要】
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针对复杂光照、头部转动和戴眼镜对眼睛状态识别算法的影响,提出了一种基于红外图像和形态学的眼睛状态识别算法,通过带850nm窄带带通滤光片的红外摄像头采集眼睛图像,提取眼
【基金项目】
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国家自然科学基金(60972136);广州省科技计划(2010B010600014)资助项目
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针对复杂光照、头部转动和戴眼镜对眼睛状态识别算法的影响,提出了一种基于红外图像和形态学的眼睛状态识别算法,通过带850nm窄带带通滤光片的红外摄像头采集眼睛图像,提取眼睛轮廓特征描述子和眼睛骨架图像的方向链码实现睁眼和闭眼判别,同时引入图像可信度判别机制,把眼睛划分为睁开、闭合和不可信3种状态,从而极大地降低了算法模型在恶劣环境中的虚警率。实验证明,本文算法模型对于复杂光照、头部转动和戴眼镜等均具有较高的鲁棒性,在可信眼睛图像集中,睁眼正确识别率达到了95.21%,闭眼正确识别率达到了92.03%,均高于其他几种常用的眼睛状态识别算法,同时每秒能处理200张以上眼睛图像,满足实际驾驶环境中实时性的要求。
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