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文檔簡介
1、目前交通事故中相當(dāng)一部分是由于司機(jī)疲勞駕駛所造成的,為減了少此類事故的發(fā)生,本文研究通過司機(jī)的眼睛狀態(tài)來判斷司機(jī)是否處于疲勞狀態(tài),重點對司機(jī)眼睛的檢測與跟蹤的算法進(jìn)行了研究與改進(jìn).本文主要作了以下幾個方面的工作:1.為了提高人眼檢測的準(zhǔn)確率和速度,本文提出了兩種人眼檢測方法:基于膚色模型和級聯(lián)增強分類器法和基于幾何特征和級聯(lián)增強分類器法.前一種方法主要用于彩色圖像中人眼的檢測,后一種方法主要適用于灰度圖像,這兩種方法對于人眼的檢測效果較
2、以前的算法都有所改善.2.檢測出人眼之后就要進(jìn)行眼睛的跟蹤,本文提出了一種新穎的眼睛跟蹤方法:將Kalman濾波和Mean Shift算法相結(jié)合的方法.整個跟蹤過程分為兩個階段:首先根據(jù)上一幀圖像中眼睛的位置運用Kalman濾波預(yù)測當(dāng)前圖像中眼睛的位置和協(xié)方差;然后根據(jù)眼睛的亮度分布特征運用Mean Shift迭代算法在估計的鄰域內(nèi)搜索與眼睛模板最相似的目標(biāo).此眼睛跟蹤方法在實際的光照條件下跟蹤效果較好,對于眼睛部分遮擋或者閉合的情況也
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