计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2013年
9期
254-257,276
,共5页
徐欢%高雁凤%郑恩辉%富雅琼%孙坚%陈乐
徐歡%高雁鳳%鄭恩輝%富雅瓊%孫堅%陳樂
서환%고안봉%정은휘%부아경%손견%진악
人眼检测%特征提取%拒识代价%支持向量机%敏感分类器
人眼檢測%特徵提取%拒識代價%支持嚮量機%敏感分類器
인안검측%특정제취%거식대개%지지향량궤%민감분류기
eye detection%feature extraction%rejection cost%Support Vector Machine(SVM)%sensitive classifier
疲劳检测系统中的人眼检测误检率较高。为解决该问题，提出一种基于代价敏感支持向量机(CSVM)的人眼检测方法。对图像进行预处理，利用Gabor滤波器提取人眼特征向量，并使用主成分分析法实现降维，采用CSVM训练得到人眼和非人眼分类器，从而验证眼睛候选区域。实验结果表明，该方法能降低误检率，提高分类器的可靠性。
疲勞檢測繫統中的人眼檢測誤檢率較高。為解決該問題，提齣一種基于代價敏感支持嚮量機(CSVM)的人眼檢測方法。對圖像進行預處理，利用Gabor濾波器提取人眼特徵嚮量，併使用主成分分析法實現降維，採用CSVM訓練得到人眼和非人眼分類器，從而驗證眼睛候選區域。實驗結果錶明，該方法能降低誤檢率，提高分類器的可靠性。
피로검측계통중적인안검측오검솔교고。위해결해문제，제출일충기우대개민감지지향량궤(CSVM)적인안검측방법。대도상진행예처리，이용Gabor려파기제취인안특정향량，병사용주성분분석법실현강유，채용CSVM훈련득도인안화비인안분류기，종이험증안정후선구역。실험결과표명，해방법능강저오검솔，제고분류기적가고성。
In order to improve the accuracy of eye detection in driver fatigue detection system, this paper presents an eye detection method based on Cost-sensitive Support Vector Machine(CSVM). The feature vectors of eyes are extracted by Gabor filter after preprocessing, and its dimensionality is reduced by Principal Component Analysis(PCA). The resultant feature vectors are used to train a CSVM to classify the eye and no eye, so as to verify the candidate eye area. Experimental results show that the proposed method can reduce the error rate and improve the reliability of the classifier.
