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摘要:
基于AdaBoost算法训练了分类器,并编程实现了一个人脸检测系统,将其应用于驾驶员疲劳检测系统中,对人脸区域进行检测和跟踪.为了提高系统的鲁棒性和检测的速度与精度,依次应用曝光补偿,积分图等方法,使得系统具有较高的高检测精度和较短的检测时间,可以适应驾驶员疲劳检测的需要.
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图像处理
基于机器视觉的驾驶员疲劳检测方法
疲劳检测
人脸检测
Adaboost算法
信息融合
基于Adaboost的疲劳驾驶眨眼检测
疲劳驾驶
分类器
人脸检测
眨眼检测
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 AdaBoost 人脸检测算法在驾驶员疲劳检测系统中的实现
来源期刊 交通与计算机 学科 交通运输
关键词 人脸检测 模式识别 AdaBoost算法 Haar like 疲劳驾驶
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 交通安全
研究方向 页码范围 140-143
页数 4页 分类号 U491
字数 2896字 语种 中文
DOI 10.3963/j.issn.1674-4861.2008.04.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐建闽 354 5014 38.0 50.0
2 杨凌曦 1 9 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人脸检测
模式识别
AdaBoost算法
Haar like
疲劳驾驶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
论文1v1指导