【摘 要】
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考虑疲劳驾驶检测过程中容易出现的偏头情形和光照因素影响,提出一种疲劳驾驶稳健检测算法。在实现Adaboost和主动性状模型相结合的人眼定位基础上,算法首先通过归一化人脸图
【机 构】
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河北工业大学信息工程学院; 北京安视中电科技有限公司;
【基金项目】
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河北省自然科学基金(F2013202254);中国博士后科学基金(2014M561053)资助
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考虑疲劳驾驶检测过程中容易出现的偏头情形和光照因素影响,提出一种疲劳驾驶稳健检测算法。在实现Adaboost和主动性状模型相结合的人眼定位基础上,算法首先通过归一化人脸图像旋转等手段,使检测系统可以适应驾驶过程中经常出现的驾驶员偏头情形;其次通过补充人脸训练样本和引入直方图均衡等手段,使其可以更好地适应驾驶中出现的各种光照环境。最后利用Perclos算法对驾驶员疲劳状态进行判定。对模拟视频及车内采集的真实驾驶样本视频进行检测实验,结果表明稳健检测算法可以更准确定位人眼的位置。不仅可以有效的适应偏头情况,并且可以消除光照因素的影响,提升了检测系统的稳健性。
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