科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2012年
22期
5638-5641
,共4页
人脸识别%疲劳驾驶%机器视觉%汽车预警
人臉識彆%疲勞駕駛%機器視覺%汽車預警
인검식별%피로가사%궤기시각%기차예경
针对目前常用的人眼检测方法误判率高,计算量大的特点,提出了一种基于多次分割的机器视觉人眼检测方法,进行疲劳驾驶检测研究.首先,将图像由RGB颜色空间转换至HSL空间,设定HSL空间分割阈值得到人脸初分割图像(第一次分割),经过滤波,膨胀、腐蚀等操作后与源图像进行掩膜.然后,按照初分割方法再进行第二次和第三次人眼分割;最后利用统计双眼面积和的方法实现疲劳检测.动态实验中,人眼识别准确率为93％,疲劳检测准确率为90％,表明该方法能较好地解决复杂背景中人限定位问题,准确率较高、速度快,算法移植性强.
針對目前常用的人眼檢測方法誤判率高,計算量大的特點,提齣瞭一種基于多次分割的機器視覺人眼檢測方法,進行疲勞駕駛檢測研究.首先,將圖像由RGB顏色空間轉換至HSL空間,設定HSL空間分割閾值得到人臉初分割圖像(第一次分割),經過濾波,膨脹、腐蝕等操作後與源圖像進行掩膜.然後,按照初分割方法再進行第二次和第三次人眼分割;最後利用統計雙眼麵積和的方法實現疲勞檢測.動態實驗中,人眼識彆準確率為93％,疲勞檢測準確率為90％,錶明該方法能較好地解決複雜揹景中人限定位問題,準確率較高、速度快,算法移植性彊.
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