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摘要:
驾驶疲劳监测对算法实时性及可靠性要求高,提出一种快速人眼定位及状态分析算法.首先采用Adaboost分类器在视频序列中定位人脸,并给出图像自商融合方法增强算法对光照的适应能力;然后利用灰度投影划分人眼区域,并通过Bernsen局部自适应二值化方法提取眼睛候选区;其次对候选区进行图像矩描述,通过椭圆参数分析及上下文信息实现眼睛定位;最后针对疲劳判定指标特点,采用椭圆短轴参数表征眼睛睁开高度实现眼睛状态分析.实验表明,算法对光照鲁棒性强,平均正确定位率达到98.34%,监测速度达到28 f/s(帧/秒),算法适用于疲劳判断指标,可应用于疲劳监测系统,具有较高的实用价值.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 应用于驾驶疲劳监测的人眼定位与状态分析
来源期刊 电视技术 学科 工学
关键词 PERCLOS指标 自商融合 图像矩 上下文信息
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 视频应用与工程
研究方向 页码范围 194-198
页数 5页 分类号 TN911.73|TP391.4
字数 4093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 杨帆 河北工业大学信息工程学院 84 332 9.0 14.0
2 孔哲 河北工业大学信息工程学院 4 10 3.0 3.0
3 潘国锋 河北工业大学信息工程学院 11 64 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
PERCLOS指标
自商融合
图像矩
上下文信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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电视技术
月刊
1002-8692
11-2123/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号(北京743信箱杂志社)
2-354
1977
chi
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