科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了预防驾驶员因疲劳驾驶引发交通事故，提出一种基于改进的HOG(histogram of oriented gradients)算法与CNN-SVM结合的人脸疲劳检测方法。首先，针对传统HOG特征提取过程中的不足，对HOG特征提取时加入了对角线像素的灰度信息，使得提取到的灰度边缘信息更加丰富，从而提升对人脸检测的准确度。其次，使用级联回归（ensemble of regression trees,ERT）算法对脸部68个关键点标定并裁剪眼部区域。最后，使用CNN结合SVM对人眼状态识别，并结合PERCLOS等参数进行疲劳判断。
- 单位
