【摘 要】
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疲劳驾驶一直被认为是引发交通事故的重要原因之一,为减少此类事情的发生,本文将眼睛作为判定司机疲劳驾驶的主要参数,重点研究了司机眼睛的定位与跟踪技术。本文主要做了以
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疲劳驾驶一直被认为是引发交通事故的重要原因之一,为减少此类事情的发生,本文将眼睛作为判定司机疲劳驾驶的主要参数,重点研究了司机眼睛的定位与跟踪技术。本文主要做了以下几个方面的工作:1.在对司机眼睛的定位算法上,本文提出将图像处理知识和支持向量机(SVM)相结合的方法。首先在人脸区域中寻找出眼睛候选区域,然后采用支持向量机眼睛对分类器检测出真正的眼睛。在提前检测出人脸区域的情况下,这种算法提高了眼睛检测的速度和准确率。2.在跟踪算法上,本文提出将Kalman滤波和Mean Shift算法相结合的方法,实现眼睛的实时跟踪与眼睛模板的更新。首先在初始帧中定位眼睛的位置,构造眼睛模板,然后根据图像的运动信息由Kalman滤波估计出被跟踪目标在下一帧的状态,再运用Mean Shift算法确定出被跟踪目标。这种方法对于头部偏转小于15°的情况具有很好的跟踪效果。
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