【摘 要】
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人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2016JJ4117)
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人脸定位是采用机器视觉非接触式方法监测列车司机驾驶状态的基础环节。针对疲劳驾驶监测对实时性和鲁棒性要求高的问题,提出一种融合检测与跟踪的人脸定位方法。在检测阶段,构造H-Cg Cr肤色模型并提出一种加速方法筛选人脸候检区域;构造融合LBP特征训练出具有旋转不变性的SVM分类器,检测被AdaBoost漏检或误检的人脸。在准确获取人脸位置后,启动fDSST算法进行跟踪,并对算法的跟踪置信度进行判定以确保跟踪效果。实验结果表明:该方法能提升检测率,降低误检率,当司机头部摆动、转动或发生部分遮挡时,其脸部均能被准
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