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基于嘴部Gabor小波特征和线性判别分析的疲劳检测
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:北京工业大学学报
  • 时间:0
  • 页码:27-31
  • 语言:中文
  • 分类:TP274.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60533030);; 北京市自然科学基金资助项目(4061001);; 北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目.
  • 相关项目:普适计算研究-手语无障碍信息服务的普适计算
中文摘要:

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)判定是否打哈欠.试验数据为30人的3 000幅图像,数据中包含了光照、姿态、面部饰物(眼镜)等变化.试验结果表明,该方法符合实时打哈欠分析的需要;Gabor小波特征比几何特征更适合描述打哈欠时嘴部的变化;算法的平均识别率为91.97%,比嘴部宽高比的几何特征有较大提高.

英文摘要:

To improve driving safety,the authors propose an approach to locate a driver s mouth by a web camera and extract texture features from mouth comers for monitoring drivers yawning.Firstly,it detects drivers left and right mouth corners by gray projection based on the result of driver face detection,and then it extracts texture features of drivers mouth corners by Gabor wavelets.Finally,LDA is used to classify Gabor features for yawning detection.The proposed approach is tested on 3 000 images from thirty ...

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11924