计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2011年
8期
2119-2122
,共4页
疲劳模式%Gabor小波变换%频繁模式%图像序列
疲勞模式%Gabor小波變換%頻繁模式%圖像序列
피로모식%Gabor소파변환%빈번모식%도상서렬
疲劳是造成交通事故的主因之一,提出了一种基于Gabor小波变换的疲劳监控新方法.首先,在训练阶段采用频繁模式挖掘算法对疲劳脸部图像序列集进行疲劳模式挖掘;然后,在疲劳识别阶段,将待检测的脸部图像序列基于Gabor小波变换表示为融合特征序列;最后,采用分类算法进行人脸序列的疲劳检测.对自行收集的一天内500幅疲劳图像的仿真结果表明,所提方法正确检测率达到92.8%,错误检测率达到0.02%,优于比较算法.
疲勞是造成交通事故的主因之一,提齣瞭一種基于Gabor小波變換的疲勞鑑控新方法.首先,在訓練階段採用頻繁模式挖掘算法對疲勞臉部圖像序列集進行疲勞模式挖掘;然後,在疲勞識彆階段,將待檢測的臉部圖像序列基于Gabor小波變換錶示為融閤特徵序列;最後,採用分類算法進行人臉序列的疲勞檢測.對自行收集的一天內500幅疲勞圖像的倣真結果錶明,所提方法正確檢測率達到92.8%,錯誤檢測率達到0.02%,優于比較算法.
피로시조성교통사고적주인지일,제출료일충기우Gabor소파변환적피로감공신방법.수선,재훈련계단채용빈번모식알굴산법대피로검부도상서렬집진행피로모식알굴;연후,재피로식별계단,장대검측적검부도상서렬기우Gabor소파변환표시위융합특정서렬;최후,채용분류산법진행인검서렬적피로검측.대자행수집적일천내500폭피로도상적방진결과표명,소제방법정학검측솔체도92.8%,착오검측솔체도0.02%,우우비교산법.
