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摘要:
通过机器视觉技术对眼睛动作和视线转移特征的分析可实现驾驶人警觉状态的有效估计,但实际行车过程中驾驶人面部姿态的不确定性变化对眼睛定位算法提出了严峻挑战.本文中在采用主动形状模型算法对面部区域进行配准的基础上,提出运用Lucas-Kanade光流进行全局跟踪,并采用基于自商图的Meanshift算法进行局部校准的跟踪策略.实验结果表明,Meanshift算法的局部极值化能力能有效消除Lucas-Kanade光流跟踪中的误差积累,有效提高了人眼定位与跟踪精度.
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一种红外图像条件下的驾驶人眼睛定位算法
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红外
图像处理
内容分析
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文献信息
篇名 驾驶人眼睛定位与跟踪算法的研究
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 行车安全 人眼定位 人眼跟踪 机器视觉
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 889-893
页数 5页 分类号
字数 3566字 语种 中文
DOI
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 张伟 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 180 2989 27.0 49.0
2 成波 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 43 451 13.0 19.0
3 张波 清华大学汽车安全与节能国家重点实验室 107 2152 25.0 42.0
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行车安全
人眼定位
人眼跟踪
机器视觉
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