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【摘 要】
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眼部状态的检测被认为是目前最准确可靠的疲劳驾驶状态识别方法,快速、准确地定位眼部是疲劳检测的关键。针对AdaBoost算法的训练过程中的样本权重过拟合问题进行了改进,提出了新的权重更新方法,即每一轮设定一个权重更新的阈值,避免了样本权重过拟合现象的出现。并针对影响检测速度的要素,结合肤色模型,缩小了搜索范围,减小了检测的错误接受率,并提高了检测速度。在Linux系统下采用QT编程实现了眼部疲劳检测
【机 构】
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浙江工业大学信息工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2011年03期
【基金项目】
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浙江省科技厅面上项目基金（2007C30008）
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