【摘 要】
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为了更好地识别空中交通管制员疲劳状态下的面部特征,针对由于局部二值化模式(LBP)算法识别率低和易受外部环境变化等影响,深入研究了LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法改进。并结合了LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)算法。结果表明,改进后的LBP算法在管制员疲劳面部识别中具有更高的识别率和较强的鲁棒性。
【机 构】
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中国民用航空飞行学院空中交通管理学院
【基金项目】
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民航局安全能力项目“空管安全人员资质能力提升研究”。
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为了更好地识别空中交通管制员疲劳状态下的面部特征,针对由于局部二值化模式(LBP)算法识别率低和易受外部环境变化等影响,深入研究了LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法改进。并结合了LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)算法。结果表明,改进后的LBP算法在管制员疲劳面部识别中具有更高的识别率和较强的鲁棒性。
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