【摘 要】
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针对驾驶员警惕性研究中分析注意力程度的重要性,提出基于修正主动形状模型(ASM)的驾驶员警惕性识别方法。首先建立包含26个特征点的人脸ASM,其次结合面部结构约束构建了双眼
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2013BAK06B08);江苏省自然科学基金资助项目(BK20170278)
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针对驾驶员警惕性研究中分析注意力程度的重要性,提出基于修正主动形状模型(ASM)的驾驶员警惕性识别方法。首先建立包含26个特征点的人脸ASM,其次结合面部结构约束构建了双眼平均合成精确滤波器(ASEF),并通过旋转进一步增强鲁棒性,然后用改进ASEF修正人脸ASM;采用左右瞳孔和鼻子特征点建立三角形视线模型,并分析驾驶员注意力程度,利用左右眼角特征点距离对眼睛闭合程度进行归一化,最后利用支持向量机(SVM)分类得到警惕性程度。利用Visual Studio 2017平台进行实验,结果显示,改进ASEF滤波
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