融合Eye Map信息的疲劳检测方法的研究

• 作者: 应大力 李立辉 王忠 陈和恒
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 疲劳检测 人眼跟踪 人眼定位 级联 轴向外接矩形
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 212-216
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2014.01.046

摘要

为降低人眼检测过程的计算量，提出一种改进的融合EyeM ap信息的快速过滤算法。利用基于肤色信息的图像分割，得到感兴趣的人脸区域，缩小了搜索范围，减小了检测的错误接受率；然后使用Haar-Like特征进行级联AdaBoost人眼定位检测，得到潜在的人眼区域，使用EyeMap的快速算法获得准确地人眼区域，再进行二值化处理，计算眼睛的轴向外接矩形以估计出眼睑的闭合程度，结合PERCLOS评判标准进行疲劳状态分析。实验证明：改进算法能快速实时有效地识别驾驶员疲劳时的眼部状态。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	四川大学电气学院	124	989	16.0	26.0
2	应大力	四川大学电气学院	7	15	2.0	3.0
3	陈和恒	四川大学电气学院	4	26	3.0	4.0
4	李立辉		2	2	1.0	1.0